亞馬遜AWS Re:Invent大會推出首款深度學習無線攝影機AWS DeepLens及五項機器
亞馬遜旗下公司 AWS在2017年11月30日” AWS Re：Invent” 現場，宣佈推出 5 項機器學習新服務，以及一款針對開發者的深度學習型無線攝影機。
本文整理AWS網站中有關機器學習相關說明，彙整此5 項機器學習新服務與深度學習型無線攝影機功能。
AWS DeepLens
AWS DeepLens 是一種啟用無線視訊攝影機的深度學習功能， AWS DeepLens 是一款具備深度學習功能的無線攝影機，專門設計用來協助擁有各種技能等級的開發人員，利用實際操作的電腦視覺教學課程、範本程式碼和預先建構的模型，擴展其機器學習技能。換言之，AWS DeepLens可將 HD 攝影機開發人員套件與一組範例專案配對，協助開發人員學習機器學習概念。DeepLens 預先搭載可提供實用的實作學習體驗的範例專案，讓使用者開始使用電腦視覺和深度學習。
DeepLens由Intel Atom處理器驅動、可以拍攝1080p的影像、連接Wi-Fi、USB、HDMI ，還配有8GB的記憶體，是全球第一款能夠執行即時電腦視覺模型的無線攝影機，每秒能夠執行超過1千億次的運算。舉例來說，如果一家公司想要開發一款針對倉庫貨品自動掃描庫存的功能，就能利用亞馬遜內建的AI物體辨識功能或自己開發的模型，套用在DeepLens來進行測試。
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker 是一項全託管服務，可讓資料科學家和開發人員快速輕鬆地大規模建立、訓練及部署機器學習模型。Amazon SageMaker 包含三個模組：建立、訓練及部署。建立模組提供配合您資料使用的託管環境、實驗演算法，並可將您的輸出視覺化。訓練模組能夠以高規模和低成本進行一鍵式模型訓練與調校。部署模組為您提供受管環境，可輕鬆地以安全且低延遲的方式託管與測試模型以進行推論。Amazon SageMaker 去除了讓開發人員無法成功運用機器學習的複雜性。
Amazon Rekognition Video
Amazon Rekognition Video 是由深度學習提供支援的影片分析服務，可追蹤人員、偵測活動，以及辨識物件、名人及不適當的內容。Amazon Rekognition Video 可在即時串流中偵測與辨識臉部。Rekognition Video 可分析存放在 Amazon S3 的現有影片，並傳回活動、人物和臉部的特定標籤以及帶有時間戳記的物件，讓您輕鬆找出特定場景。還可以在 Amazon Kinesis Video Streams 的即時影片上執行臉部辨識。對於人物和臉部，還會傳回週框方塊，也就是邊框中人物或臉部的特定位置。
Amazon Translate
Amazon Translate 是一項神經機器翻譯服務，可提供快速、高品質且價格合理的語言翻譯。神經機器翻譯是語言翻譯自動化的一種形式，使用機器學習和深度學習模型提供比傳統統計和規則式翻譯演算法更為準確且更自然發音的翻譯。Amazon Translate 可讓您輕鬆有效地翻譯大量文字，並為國際使用者提供本地化的網站和應用程式。
Amazon Comprehend
Amazon Comprehend 是一項自然語言處理 (NLP) 服務，使用機器學習來尋找文字中的洞見與關係。Amazon Comprehend 可識別文字的語言；擷取關鍵片語、地點、人物、品牌或事件；理解文字的正面或負面程度；以及按主題自動組織文字檔案集合。您可以使用 Amazon Comprehend API 分析文字，並在各式各樣的應用程式中使用分析結果，包括客戶語音分析、智慧文件搜尋以及 Web 應用程式的內容個人化。
Amazon Transcribe
Amazon Transcribe 是一項自動語音辨識 (ASR) 服務，可讓開發人員在應用程式中輕鬆加入語音轉換文字功能。使用 Amazon Transcribe API，您便可以分析 Amazon Simple Storage Service (S3) 中以常見格式 (WAV、MP3 等等) 存放的任何音訊檔案，讓服務傳回所有轉錄之語音的文字檔案。
結語
Amazon re:Invent大會中最吸睛的產品莫過於AI攝影機DeepLens，攝影機具備識別物件、搜尋臉部圖像、為人的動作上分類標籤等功能，此與Google在今年十月產品發表會上推出可以支援Google Assistant 的「Google Clips 相機」相似，但DeepLens跟Clips不同，主要功能是面向開發者而不是一般消費者，
SageMaker則是Amazon re:Invent大會中另一項殺手級服務，也可能是自各類開源機器學習架構流行以來，在AI領域出現的最大的殺手級武器，因為解決一大痛點，也就是一般開發者想用機器學習來處理自己的資料，但是資料清洗、建模、各種試錯太難，太花時間。SageMaker的目標是，開發者只需要關心自己輸入什麼資料，自己想用什麼架構和何種演算法，其他的各種參數如何調整優化，就讓機器自己用機器學習來做。
參考來源：亞馬遜網站、Businesswire、機器之心、數位時代
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