12分钟拿下爆火人工智能的buff云技能，来不来？

**同学们好！今天云师兄来陪大家一起啃一啃近期大瓜！** 全网爆火炎焱的某 Chat 让背后公司估值翻番，接近2000亿元，然而另一AI大佬强行秀肌肉，现场翻车使其市值狂跌 7000 亿元。人工智能界真是几家欢喜几家愁，但不可否认的是，AI 正在成为跨时代的技术，在数字经济发展中登上舞台，发挥关键作用。 Gartner 将 AIGC（即AI Generated Content，人工智能自动生成内容）列为 2022 年五大影响力技术之一，预测到 2025 年 AIGC 所创造的数据可占到所有已生产数据的 10%； 量子位智库预测，2030 年 AIGC 市场规模将超过万亿元。**如此颠覆时代的前沿技术背后，不可或缺的是「机器学习」在其中的 buff 加持。** 当大家正在 AIGC 领域疯狂尝鲜，享受着 AIGC 带来的工作效率提升与生活方式改变时，对于企业而言，似乎就没这么“开心”了。面对机器学习开发复杂、昂贵的迭代过程，企业应该如何应对呢？面对此情此景，云师兄只能说：**工具没选对，功半事成倍，选择亚马逊云科技的 SageMaker，付出不浪费！** 何出此言？听云师兄来与大家浅谈一下：把机器学习~~放冰箱~~投入应用，统共分几步？ # 第一步：先有再好，如何构建机器学习模型？ 以往的经验告诉我们，通过管理计算实例来查看、运行或共享笔记本非常繁琐，而且模型一旦选定，不能优化也不能灵活权衡，工作进展一小步，时间消耗大半天；明知不足在哪里，却动不得改不得；成果不多但成本不少。 又想展现自身价值，还能融洽团队配合，领导又能高度满意，一箭三雕，当然要使用亚马逊云科技的 SageMaker。为您提供了完整的访问、控制权和可见性。几秒钟内开启工作，轻松地调高或调低可用资源，团队间协同工作也不在话下。效率上去了，数据标记成本也能降下来，SageMaker Ground Truth 可以不断学习人类制作的标签，制作高质量的自动注释，显著降低标记成本。皆大欢喜，真香！ # 第二步：测试不能少，怎样训练机器学习模型？ 训练机器学习模型通常需要进行多次迭代，过程中会生成数百个构件，通常会使用电子表格等繁琐的机制来跟踪这些实验。另外，训练过程不透明，且耗时长、难以优化，开发人员通常很难阐述和解释模型，急在心里口难开。 亚马逊云科技的 SageMaker，可以实现自动、可视化管理迭代，您可以快速、直观地比较实验结果。另外 Amazon SageMaker Debugger 使训练过程更加透明，从而帮助提高模型精度。更可以处理问题的可以跨数百个 GPU 提供近乎线性的扩展效率，更短的时间内训练更准确、更复杂的模型，帮助降低 90% 的训练成本。事情变简单了，训练变高效了，成本变低了，距离晋升也更近了！ # 第三步：落地很重要，怎样部署机器学习模型？ 行百里者半九十，事情进展到最后一步，并没有变得容易，部署的精度控制、耗时、昂贵又复杂的人工审查纳入工作、推理进行预测产生的成本，每项挑战都能让人原地爆炸，脑海里浮现一句话：“如何当初，我没有开始这件事情……” 别回忆！亚马逊云科技的 SageMaker 帮你排除一切挑战。一键部署，允许检测并修正概念偏差，通过人工审查验证预测、自动部署、扩展和管理容器化应用程序，还能将机器学习推理成本降低多达 75％！你还有什么焦虑？坐享成功的喜悦吧！ 掌握亚马逊云科技的 SageMaker，你就是全公司最耀眼的「机器学习」之星！想要学习机器学习的伙伴们快支棱起来，抓住未来财富密码，先发制人才能制胜云职场。 > “这么好用、完美的云技能，一定很难学吧？”——路人甲 > > “3节课，共12分钟，轻松入门，来不来！”——云师兄 ## 亚马逊云科技已上线《Amazon SageMaker 入门》 本课程面向架构师，业务分析师、开发人员、运维人员、机器学习工程师、数据工程师及云从业者，述 Amazon SageMaker 服务，并特别关注该服务与笔记本、训练和托管相关的三个主要组件。不用学习生涩的数学理论，就能轻松、快速地掌握「机器学习」。3节课，共 12 分钟，路上等车、餐厅等餐、机场候机的时间，你已经成功入门「机器学习」，开始上道了！想要步入云职场晋升快车道的同学们、速速报名，先到先得！ **亚马逊云科技官方学习中心**  扫码免费学习 *建议从桌面浏览器观看 **网易云课堂**  扫码免费学习 **CSDN技术社区**  扫码免费学习 **老样子**，最后附上某 Chat 的佳作一首，借此献上云师兄对各位师弟师妹们的美好祝福，愿大家云职场一帆风顺，快速晋升。