确认了AI作为自己的支柱后,亚马逊云服务如何赢得AI大战的未来?-亚博APP安全有保障

本文摘要:从ApacheMXNet到TensorFlow到Caffe到Theano等深度自学框架。

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从ApacheMXNet到TensorFlow到Caffe到Theano等深度自学框架。问:广义上,你想在这里超过什么目标?问:我们的目标基本上是民主化人工智能AI技术,使所有开发人员都能用于AI。在相当大的程度上,即使今天制作人工智能,也要在机械学习领域成为好的博士研究者。

我们期待构建一个新的智能应用程序,实质上可以实现人类应该做的事情。例如,可以看、听、说、解读。

此外,企业需要根据自己存储在AWS中的数据做出明智的决定。问:我们在哪里可以看到相关行动?问:Netflix已经制作了深度自学的推荐引擎,向顾客展示了应该看的内容。

Pinterest已经实现了图像识别。我们用于Amazon内的机器学习构建物流自动化,所以点击订单销售某些物品时,机器人用于计算机视觉和深度自学自由选择和发送货物。

我们还用于加强现有产品,如X-Ray,这是一款酷炫的亚马逊即时视频功能软件,用于计算机视觉和深度自学,所以当你停止视频时,它不会告诉他你页面上所有的演员是谁。我们也用于创建新的产品系列。大家现在告诉Alexa。

我用了两年Alexa,看起来和家里的真人一样。和亚马逊Go一起,这个技术反对一部分没有退房体验,实质上可以看出谁回头拿什么,拿什么。问:亚马逊最近在谈论AI,谷歌、微软公司、Facebook等公司备受瞩目,亚马逊希望改变这一点吗?问:在亚马逊,我们更专注于与客户有关的事情。以亚马逊Go为例,我们说:这是一个没有结账的零售体验,可以帮助客户更慢地购物。

嘿,看看这个。这是一种有趣的深度自学应用,偷偷托付很简单。

Alexa也一样。我真的是科学家,但我更喜欢这个是因为我的家人讨厌和Alexa聊天。也就是说,亚马逊多年来在机器学习和人工智能方面投入了巨额资金,我们在科学界仍然公开发表,做出了我们的贡献,对外开放。

我们今年提交的多篇文章,研究论文等。在MXNet中,我们为代码提交做出了35%的贡献。

问:什么样的变化使大约有20年历史的深度自学算法现在好得多?问:三件事。一、方面,现在我们有能力以便宜的方式保存所有这些数据,需要向这些保存供应商支付大量资金。二、用于专业计算设备。GPU[图形处理单元]和FPGA[现场可编程门阵列]芯片已经在水平上作为这些应用。

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最后一个方面是,一旦这些东西被创建和训练,我们就可以通过实际配置的模板将分布式训练的基础结构扩展到数百个GPU。幸运的是,云计算现在编程非常简单。

下一步是什么?亚马逊不是明确提出新的算法和技术,而是专注于现有的技术吗?问:我们在许多领域开展了基础创造性研究。如果撤回到10年前,我们必须推进深度自学技术的变革,交给客户需要很长时间。

像Alexa这样受欢迎,为了获得想要的顾客体验,必须发明者的新算法。对于AmazonGo,我们必须大大提高深度自学和计算机视觉领域的技术水平。

我们也在这里核心引擎开展深度自学框架等基础研究。我们有在深度自学发动机上工作的团队,之后想扩大系统。我们的客户有他们想处理的PB水平的大量数据,图像,录像等。

随着必须处理的数据量大幅减少,扩展性将成为未来几年的主要区别之一。问:你的机器学习模式也能在云服务网络的边缘工作吗?例如,等不及从中央云恢复的无人驾驶汽车吗?问:我们指出为云建设的模型也可以在边缘运营。我们建立的深度自学模型可以在传统的计算机环境中运行,也可以在EC2[AWS的弹性计算云服务]或Lambdat[AWS的自我组织计算服务]中运行。

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Greengrass[允许离线操作者和数据本地处理的软件,需要云服务]是边缘设备运营的良好环境。我的团队重制了MXNet深度自学模型,可以识别表中的对象,他们可以在RaspberryPi相机上运营[内置小型便宜的电脑]。目标是要有混合体,一些深度自学模型在边缘运营,用于缓慢的状况,一些可以在云中作为更简单的用例。这是Alexa工作的方式。

所以,我们看到这种新的混合模式的配置,将来可能会更有趣。问:机器学习的下一步是什么?问:我女儿已经两岁了。看了两个西红柿,就能看到西红柿是什么样的。

她不必仔细观察千个番茄。所以我指出深度自学还处于跟进阶段。实质上,今天不存在的技术可以用非常有限的数据提高深度自学模型的正确性。

我们还在尝试这些东西。有时人们不必意味着着着的正确性。即使是视觉搜索这样的东西,人们只要得到更好的复盖面,就不想让步更低的精度。

因此,接下来不会再发生更好的事情。如果是在亚马逊公司机械学习领域工作的第一天,我们刚醒来就连咖啡都没喝。Viasilliconangel版权文章允许禁止发布。

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