西雅圖，2015年4月9日——亞馬遜公司（Amazon.com）旗下的Amazon Web Services今天宣布推出Amazon Machine Learning（亞馬遜機器學習），這是一項全面的託管服務，讓任何開發者都能夠輕鬆使用歷史數據開發並部署預測模型。這些模型用途廣泛，包括檢測欺詐、防止用戶流失並改進用戶支持。基於與亞馬遜公司內開發者所使用的同樣經過驗證、高度可擴展並且每周生成超過500億個預測的機器學習技術，亞馬遜機器學習的API和嚮導能夠為開發者提供關於機器學習模型的創建和調試流程的指導，從而輕鬆部署並擴展模型，支持數十億級別的預測。Amazon Machine Learning能夠與Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）、 Amazon Redshift和 Amazon Relational Database Service（Amazon RDS） 集成，讓客戶輕鬆使用存儲在AWS雲服務上的已有數據。關於如何開始使用亞馬遜機器學習，請訪問： http://aws.amazon.com/machine-learning。
目前，由於需要統計學、數據分析和機器學習等方面的專業知識，只有極少數開發者能夠利用機器學習功能建立應用。另外，傳統意義上的機器學習應用方法涉及很多手動、重複和容易出錯的任務，例如計算匯總統計學、進行數據分析、通過機器學習算法利用數據訓練模型、評估和優化模型，然後才能使用該模型生成預測。通過降低複雜性並對上述步驟進行自動化，亞馬遜機器學習讓所有軟體開發者都可以廣泛地使用機器學習技術。藉助亞馬遜機器學習，開發者可以使用AWS管理控制臺或API來快速地根據需要創建大量模型，並利用這些模型生成大吞吐量的預測，而不必擔心配置硬體、分發和縮放計算負載、管理依賴性或監測和修復基礎架構故障等問題。由於沒有準備成本，開發者可以按使用情況付費，能夠從小規模開始並隨著應用的擴展而擴大使用規模。
亞馬遜機器學習高級經理Jeff Bilger表示：「亞馬遜擁有悠久的機器學習傳統。它支持Amazon.com為客戶推薦商品，讓Amazon Echo能夠根據你的聲音做出回應，讓我們能夠在30分鐘內就可以卸載滿滿一卡車的商品並完成上架。我們很早就意識到，只有讓亞馬遜公司內的所有開發者都能使用機器學習，才能充分發揮這項技術的潛力。亞馬遜機器學習源自我們從數千名亞馬遜開發者快速建立模型、進行實驗並擴展至全球性預測應用的過程中所學到的經驗。」
由於高質量的數據對於開發精確的模型至關重要，亞馬遜機器學習讓開發者能夠對用於「訓練」模型以發現數據模式規律的數據集的統計屬性進行可視化處理。這樣，開發者就能夠更好地理解數據分布，並在模型訓練之前發現缺失或無效的值，從而節約時間。之後，亞馬遜機器學習會自動變換用於訓練的數據並優化機器學習算法，開發者不需要深入理解機器學習算法或調試參數，即可創建最佳模型。通過使用亞馬遜機器學習技術，在沒有任何機器學習經驗的前提下，單個亞馬遜開發者可以在20分鐘內解決之前需要兩名開發者花費45天才能解決的問題——並且所建立的模型同樣能夠實現92%的精確度。一旦模型創建完畢，開發者就可以直接從亞馬遜機器學習輕鬆地進行批量處理或生成實時預測，無需開發和管理自有基礎架構。
Comcast是一家全球性媒體與技術公司，擁有Comcast Cable和NBCUniversal兩大業務集團。Comcast數據科學研究團隊經理Jan Neumann表示：「我們評估了亞馬遜機器學習，發現它能夠對我們的數據科學分析提供很大幫助。在評估中，我們特別喜歡它能夠以可視化的方式探索參數設置和分類性能之間的平衡。通過亞馬遜機器學習，我們可以非常簡單地準備和清理輸入數據，迅速地利用大型數據集訓練模型。」
亞馬遜可持續包裝團隊為亞馬遜配送提供更小巧、更環保的包裝，同時仍能夠保護配送物品。亞馬遜全球可持續發展總監Kara Hurst表示：「我們利用亞馬遜機器學習來分析客戶對包裝的反饋，並創建預測以發現適合我們的Frustration Free簡易包裝和電子商務包裝標準的商品。亞馬遜機器學習已經幫助我們更好地發現造成浪費和讓客戶不滿的產品包裝。我們能夠利用現有數據並快速地開發預測模型，在幾個星期內即可在生產中部署。因此，我們能夠為客戶提供更環保的商品和包裝。」
Space Ape Games是一家知名的移動與平板電腦遊戲創業公司，開發了《競逐者之國（Rival Kingdoms）》和《武士圍攻（Samurai Siege）》等遊戲。Space Ape Games首席技術官、聯合創始人Toby Moore表示：「讓用戶持續玩我們的遊戲的關鍵是預測他們最喜歡的內容類型，例如直播活動和錦標賽，並讓遊戲適應他們的遊戲風格。通過使用亞馬遜機器學習服務，我們能夠更輕鬆、更精確地決策如何讓用戶保持興奮並享受《競逐者之國》和《武士圍攻》等遊戲。亞馬遜機器學習給我們留下了深刻的印象，我們計劃在多個部門部署亞馬遜機器學習，以幫助我們為目前和未來的遊戲建立和部署預測模型。對於我們的業務來說，這實在是令人興奮。」
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責編/王鑫賀