AWS机器学习服务活跃用户数量比去年增长250％

RedAwning.com是全球最大的在线度假房屋租赁平台。“RedAwning每月为数以万计的客人提供度假房屋租赁服务，Amazon Connect 和Amazon Lex帮助我们更快速，更高效地为RedAwning和我们的客人提供服务。” RedAwning.com创始人兼首席执行官Tim Choate说道。“有了Amazon Connect，我们的功能是原来的10倍，但成本却只有原来的十分之一，并且我们不再需要支付昂贵的代理许可证费用，也不再需要进行电话管理的复杂工作。使用Amazon Lex，我们构建了虚拟助理'Scarlett’ ，并将其与Amazon Connect集成。这个虚拟助手采用了Amazon Lex的文本转语音以及自动语音识别功能。我们还使用AWS Lambda作为后台数据库集成，以便通过电话号码将客户与其预订进行快速匹配，在无需任何人为干预的情况下，快速完整地解决呼叫中心最频繁的问询。这一点尤其重要，因为我们正在迅速扩大我们的客户群。”

TINT帮助B2C营销人员在其营销过程中发现、策划并展示来自社交媒体的最有效的客户生成内容。“我们专注于为依赖我们的品牌提供最佳的营销内容”，TINT首席技术官Ryo Chiba说道。“通过使用Amazon Comprehend，我们能够显著提高平台内容分析的质量和准确度，为最具影响力的营销活动确定准确的内容。Amazon Comprehend使我们能够专注于我们的核心产品，而无需操心构建机器学习模型相关的繁琐工作。”

FamilySearch是世界上最大的宗谱组织，致力于建立跨世代的家庭联系，相信了解我们的祖先可以帮助我们更好地了解自己。“FamilySearch利用Amazon Rekognition开发‘Compare-a-face’技术，帮助网站用户通过家族照片找到他们最相似的祖先，利用Amazon Rekognition帮助大家以新的方式与先辈建立联系。我们期待在未来使用Amazon Rekognition技术，提供其他的脸部配对体验。” FamilySearch首席技术官兼首席架构师Tom Creighton介绍说。

Limbik是第一个专注短视频的数据工作室。通过大规模注释和分析视频的上下文、视觉和听觉属性，将每个属性与实际观看行为相关联，Limbik精确揭示了引起关注的触发因素。利用人工智能，Limbik开发了一整套技术支持流程，通过属性的执行和分析解释原因，可以预测哪些内容会成功，“Amazon Rekognition是Limbik Annotate的一个重要方面。我们的视频分析栈Limbik Annotate利用机器学习和人工分析来识别短视频内容中的关键属性，”Limbik首席执行官兼联合创始人Zach Schwitzky说。“在评估了多个第三方的视频注释服务后，Amazon Rekognition是最精确、高效的，能够作为一个更广泛的视频分析过程的一部分而无缝集成。”

VidMob是一个可将营销人员与全球的专家编辑、动画制作人员和动画设计人员连接起来的技术平台。 “Amazon Comprehend和Amazon Transcribe服务可允许VidMob将高质量的机器学习文本分析能力整合到我们的Agile Creative Suite当中，使我们能够以前所未有的方式帮助品牌客户了解内容性能，” VidMob创始人兼首席执行官Alex Collmer说道。 “我们能够从视频内容中转录文本，并使用Comprehend快速分析文本，使我们能够为我们的社区创造者和客户提供可执行的建议，从而为他们在市场上提供战略优势。”

Enetpulse是为全球最大的游戏和媒体品牌提供运动数据解决方案的供应商。该公司提供运动数据产品，包括运动数据服务或API服务，以及运动数据解决方案，如实时比分和结果数据。“我们向全球150多家媒体公司提供30多种体育运动相关的数据，”Enetpulse首席技术官MadsMøllegaard表示。“我们翻译了超过100万个与各种运动有关的物品。尽管我们有专业翻译人员，但人工翻译既费时又难以扩大规模。Amazon Translate为我们提供高质量的机器翻译，并且后期需要的校译工作很少。这有助于提高我们专业翻译的效率，从而降低成本和周转时间。”

关于AWS机器学习

凭借覆盖三层机器学习技术堆栈的广泛服务组合，AWS正在吸引越来越多的客户使用机器学习服务。对于那些能够自行构建、优化、训练、部署和管理模型的高级开发人员和科学家而言，AWS在堆栈的底部提供P2和P3实例，通过与嵌入所有主流框架如TensorFlow和MXNet的AWS深度学习AMI结合，这些实例的性能要比现有的云中任一GPU实例好6倍。在堆栈的中间层，想要大规模采用机器学习的企业机构可以使用Amazon SageMaker。

Amazon SageMaker是一种全托管服务，可消除机器学习过程中每一步繁重，复杂和猜想的工作，帮助日常的开发人员和科学家们成功地使用机器学习。Amazon SageMaker还可与AWS DeepLens一起使用，帮助开发人员学习机器学习概念。

AWS DeepLens是一款深度学习驱动的无线摄像机，也可以与Amazon SageMaker一起使用，它可将高清摄像机开发人员套件与一组示例项目配对。在堆栈顶层，AWS提供各种解决方案包括：对基于深度学习的视频和图像进行分析的Amazon Rekognition，进行文本到语音转换的Amazon Polly，创建对话的Amazon Lex，将语音转换为文本的Amazon Transcribe，在不同语言间进行翻译的Amazon Translate，以及理解文本中关系，并发掘洞察力的Amazon Comprehend。除了这些广泛的服务和设备之外，客户还与亚马逊的数据科学家在AWS机器学习实验室一起实现现实使用案例。

（编辑：常州站长网）

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