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随着人工智能和机器学习技术的发展AWS与时俱进

导读 企业中发生的主要数据趋势集中在云和人工智能平台上。但是,尽管公司经常渴望更多地了解这项技术,但他们不确定如何从中受益,据亚马逊网络

企业中发生的主要数据趋势集中在云和人工智能平台上。但是,尽管公司经常渴望更多地了解这项技术,但他们不确定如何从中受益,据亚马逊网络服务公司全球营销副总裁阿里尔·凯尔曼(Ariel Kelman)说。

Kelman(如图)说:“机器学习和AI确实处于企业IT众多讨论的最前沿,并且引起了极大的兴趣,但还为时过早。” “我们现在看到的公司真正关注的一件事就是准备好所有数据以进行机器学习培训,并培训所有员工以使用新技能。”

在拉斯维加斯举行的Informatica World活动期间,凯尔曼与John Furrier 和丽贝卡·奈特(Rebecca Knight)进行了交谈,后者是SiliconANGLE Media的移动实时流媒体工作室的联合主持人。他们讨论了在云和AI环境中出现的一些主要趋势,AWS的新发展以及该公司在教育方面为客户提供的服务(请参阅完整的采访记录此处)。为简洁起见,采访进行了精简。

奈特:您认为云和AI的主要趋势是什么,您的客户告诉您什么?

凯尔曼: 我们看到了无数的兴趣。现在还很早,但是…导入所有数据并准备就绪,其重要性几乎是人们尝试进行分析时的两倍或三倍。现在,他们也在进行机器学习。我们看到了对此的巨大兴趣。

Furrier:您与Informatica有何关系?

凯尔曼:我们已经合作了很长一段时间,这是非常互补的。我认为,当我们在2013年发布Redshift时,这种关系确实开始加深。并且有如此多的客户想要将数据放入云中以处理我们要容纳的数据,我们已经在使用Informatica来帮助加载和清理数据。因此,他们的确是伟大的合作伙伴之一,这些合作伙伴推动了将数据移入云并帮助我们的客户使用Redshift取得更大的成功。

奈特:与需要大量准备工作的公司合作时出现了哪些最佳实践,因为他们需要非常认真地考虑如何整理数据?

凯尔曼(Kelman):我认为,我建议的第一件事是首先从数据上退后一步,并专注于您的业务需求。公司有时会有一个由数据科学驱动的项目。好的,这是我们拥有的所有数据。让我们把它放在一个地方。但是,他们可能没有根据数据的价值花费时间。这是我们看到的关键内容之一。只是想针对您要获得的答案制定一个强有力的计划。您需要回答什么问题。

Furrier:你们正在建立很多意识。我到处看到很多广告牌,很多电视广告。那是让你们提高品牌知名度的策略的一部分吗?

凯尔曼:这就是我们战略的全部。我们试图做的是向世界传达我们的客户如何使用我们的技术(尤其是机器学习和AI)获得成功。这是许多公司想要做的事情之一,但是他们说:“嗯,我应该将它用于什么?”

如果您不了解AWS的行销方式,那将会激发人们关于AWS可以在云中运行的信息。他们应该考虑我们的用例,然后我们花费大量精力为他们提供所需的技术培训,以便他们可以成功使用我们的产品。归根结底,当客户成功使用我们的产品时,我们就可以赚钱。

奈特:在这次对话中真正出现的主题之一是需要确保开发人员已经准备好,并且您的员工熟练并且知道他们需要知道什么。AWS如何看待技能差距?

凯尔曼: 我们会说:“我们可以采用什么方法来解决问题?” 然后我们将尽力提供帮助。因此,我们有在线创建的免费培训。我们一直与Udacity和Coursera等大型在线培训公司合作。我们有一个机器学习解决方案实验室,可以为公司的原型提供帮助。我们拥有一支强大的专业服务团队,然后我们与所有系统集成商合作伙伴一起建立他们的机器学习实践。对于许多人来说,这是一个新领域,我们一直在推动他们增加更多人,以便他们可以帮助他们的客户。

Furrier:如果机器学习持续增长,人们应该学习哪些课程才能取得成功?

凯尔曼:没有足够的优秀开发人员。在当今世界,任何要成功的企业都将拥有自己的软件开发人员。他们将要编写自己的软件。这不是15年前的世界,但是,如果您是一家大公司并且要外包技术,那么您将受到其他相信定制软件和开发人员的干扰。

对优秀软件工程师的需求……我们一直在处理它。它总是要供不应求。因此,对于年轻人来说,我鼓励他们开始编码,不要过分依赖大学课程,这些课程并不总是跟上最新趋势。

Furrier:AWS的世界上有什么新消息?

Kelman:我们正处于re:Invent会议的早期计划阶段。从现在到我们的re:Invent展览,我们的工程师正在努力开发许多新技术。我的团队一直在与体育组织合作。我们在美国职棒大联盟进行了一些有趣的机器学习工作 。他们在今年推出了一种新的机器学习模型来进行被盗的基础预测。

您可以在某些广播中看到,当跑步者越过第一垒时,我们将提供一个股票代码,显示如果他们选择跑步,他们成功窃取第二垒的可能性。尝试使所有这些场景更具娱乐性,并…尝试使用AI机器学习对正在发生的事情有更多的了解。

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