AWS AI和机器学习可解决重大问题

如今，使用人工智能(AI)和机器学习(ML)部署了明确的用例，对医疗，教育，旅行，治理等领域的社会产生了更大的影响。 为了宣传和展示AI和机器学习的巨大潜力，Amazon Web Services(AWS)，云技术和服务提供商一直通过事件，用例演示以及最重要的是，迄今为止这些技术所取得的进展与生态系统不断进行交互。

增强对AI和机器学习的认识的最佳方法之一就是始终与开发人员社区联系。班加罗尔最近举行的活动称为AWS AI和机器学习日，将生态系统参与者聚集在一起，包括开发人员，企业家，初创公司，技术人员和风险投资家。这样可以确保思想，建议和脑细胞急需的刺激自由流通。 ML无处不在 亚马逊互联网服务启动生态系统负责人Digbijoy Shukla表示：“我们在AWS的使命是将ML交到每位开发人员手中。”他进一步指出，在过去的20年中，亚马逊一直致力于AI和机器学习。年各种形式。

在这里，AWS的关键驱动力一直是Amazon SageMaker。这是一项完全托管的机器学习服务，现在数据科学家和开发人员可以快速轻松地构建和训练机器学习模型，然后将其直接部署到可用于生产环境的托管环境中。 亚马逊SageMaker已经在PolicyBazaar，Redbus和Shaadi.com之类的初创企业中发现了许多用例，仅举几个例子，它们都取得了非常明显和可证明的结果。

在活动期间，Redbus解释了如何部署Amazon的各种技术工具，尤其是Amazon SageMaker，以解决一些关键的客户面临的挑战。考虑到该公交车预订平台每分钟接收的数据量，他们面临着为用户创建可信的用户生成评论的挑战。Redbus B2C工程部副总裁Phaneesh Gururaj说：“ Amazon SageMaker在解决产品中的各种连续迭代方面具有革命性意义。 AWS帮助所有这些新兴公司扩展并创建了即插即用架构，以提供无缝的最终用户体验。 对于初创企业而言，与AWS的合作伙伴关系非常丰富，因为它不仅具有云信用，而且还具有其他功能，例如更强大的合作伙伴网络，进入市场的策略以及初创企业的启动板。

除非有最好的头脑聚集在一起讨论，辩论和阐述他们的想法，否则任何聚会都是不完整的。小组讨论的主题是：围绕推荐引擎，欺诈和预测用例进行构建。 社交商务初创公司Meesho产品副总裁Movin Jain明确了他们的目标：“我们如何达到下5亿用户。”为了实现这一目标，很明显，AWS的技术平台将是网关。