AWS增强了深度学习AMI AI服务SageMaker的基础知识和认可度

亚马逊网络服务(AWS)宣布了其深度学习虚拟机映像的更新，以及其AI服务SageMaker Ground Truth和Rekognition的改进。

Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)是最古老的AWS服务之一，但它仍然为构建机器学习解决方案提供了最大的灵活性。EC2虚拟机由Amazon Machine Image(AMI)定义，它是计算机硬盘驱动器的“快照”。这为开发人员提供了一种在安装了操作系统和软件套件的情况下快速启动计算机或计算机集群的方法。

AWS 深度学习AMI在2016年末宣布，是Amazon为“自己动手”机器学习开发人员准备的预打包设置。它包括Python的Anaconda发行版以及几种流行的深度学习框架，包括TensorFlow，Apache MXNet，PyTorch和Chainer。AMI的最新版本包括对PyTorch 1.1和Chainer 5.4 的升级。发行说明中提供了完整的更改列表。

许多机器学习训练任务需要包含已知“答案”或标签的数据集。例如，训练系统以识别图像中的对象需要图像的集合以及其中的对象列表。这通常需要“自然情报”;也就是说，一个人必须检查每个图像并写下其中的对象。

Amazon SageMaker Ground Truth使用户可以上传未标记的数据集并为其定义标签作业，然后将工作分配给人工团队。SageMaker Ground Truth支持使用“公共劳动力”(通过Mechanical Turk)，第三方供应商劳动力或用户自己的私有劳动力。现在，新版本允许用户配置私人劳动力，以便新来的工作将电子邮件发送给工作人员。以前，工人必须轮询系统以查找可用的工作。

Google Cloud Platform具有类似的标签解决方案，但它是“预发布”功能，仅支持Google自己的员工和第三方供应商工人;它不支持建立专门的私人劳动力。与大多数AWS一样，AWS私有劳动力解决方案旨在与其他AWS服务结合使用。例如，工作人员使用Amazon的Cognito身份服务登录到系统，然后通过简单通知服务(SNS)发送电子邮件通知。

对于那些不想“自己开发”机器学习的人，AWS提供了各种AI服务。Amazon Rekognition是AWS的完全托管的视频和图像分析解决方案。给定图像或视频，Rekognition可以识别对象，人物，文本，场景和活动，并检测任何不适当的内容。但是，与大多数较新的服务一样，并非在每个AWS区域都可用。通过此新版本，Rekognition现在可在另外四个地区使用：(法兰克福)，(伦敦)，西部(加利福尼亚北部)和亚太地区(新加坡)。

其他主要的云服务提供商提供的服务类似于Rekognition。Microsoft Azure的 计算机视觉服务提供了一组可比较的功能。像识别，它不是在每个地区都可用。Google的 Vision API在全球范围内可用，但仅适用于图像，不适用于完整视频。