亚马逊云服务（AWS）中国宁夏及北京区域正式上线Amazon SageMaker

概念漂移检测：Amazon SageMaker Model Monitor允许开发者检测和纠正概念漂移（concept drift）。影响部署到生产环境后的模型的准确性的一大因素就是生产环境中的输入数据开始不同于模型训练所使用的数据集，从而影响预测结果，例如经济状况改变导致的新利率会影响国内采购预测，季节变化带来不同的温度、湿度和空气压力会影响设备维护时间表的预测，等等。如果输入数据开始出现这样的差异，就会导致所谓的“概念漂移”，即模型用于预测的模式不再适用。Amazon SageMaker Model Monitor自动检测模型部署中的概念漂移。Amazon SageMaker Model Monitor在训练期间创建一组关于模型的基线统计数据，将用于预测的数据与训练基线进行比较。当检测到漂移时，Amazon SageMaker Model Monitor会向开发者发出告警，并帮助他们直观地确定原因。开发者可以使用Amazon SageMaker Model Monitor的开箱即用功能立即检测漂移，也可以为Amazon SageMaker Model Monitor编写自己的规则用于监测。Amazon SageMaker Model Monitor让开发者更容易调整训练数据或算法以解决概念漂移问题。

“国内越来越多的企业正在探讨机器学习和人工智能技术带来的巨大潜力，探索如何把这些技术融入到日常应用当中。但实际上，除了少数具有专家人才和数据科学家的企业外，大部分公司还是很难应用机器学习这项技术，因此客户希望我们可以让这项技术变得更方便、更易用。”AWS全球副总裁及大中华区执行董事张文翎表示，“AWS提供了广泛、深入的机器学习和人工智能服务。Amazon SageMaker在AWS中国（宁夏）区域和AWS中国（北京）区域上线，将帮助更多中国客户去除机器学习涉及的混乱和复杂性，让他们能够胜任构建、训练和部署模型的工作，以应对新的挑战。”

全球已有数以万计的客户利用Amazon SageMaker加快机器学习部署， Autodesk、Change Healthcare、拜耳、英国航空、盖洛普、洛杉矶快船队、松下航空电子(Panasonic Avionics)、环球邮报和T-Mobile等等。中国客户如虎牙、大宇无限、嘉谊互娱、华来科技等也已选择Amazon SageMaker大规模地构建、训练和部署机器学习模型。

大宇无限是一家专门从事移动应用程序开发的公司，主要为中东、东南亚和拉丁美洲等新兴市场提供移动短视频服务。大宇无限技术副总裁刘克东表示：“在大宇无限的产品中实现视频内容的在线推荐，对我们的开发团队来说是一个巨大的挑战。构建机器学习系统的整个流程极为复杂，需要大量的开发者耗费很长的时间才有可能完成。Amazon SageMaker极大地简化了机器学习系统的构建、训练和部署流程，使我们无需构建基础设施，我们的算法工程师只需为Amazon SageMaker准备数据，仅用了三个月的时间就从零完成了整个系统的建设并承受了实际用户访问的压力。”

（编辑：西安站长网）

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