今天，在一年一度的Re: Inventent大会上， 亚马逊云科技（AWS）推出了SageMaker的一系列新功能，SageMaker是该公司用于建立、训练和部署机器学习（machine learning）的托管服务。亚马逊负责机器学习业务的副总裁Swami Sivasubranmanian表示，新功能旨在让用户更易于拓展机器学习。
首先，亚马逊云科技推出了一项新的SageMaker Ground Truth Plus服务，该服务通过专家团队可以更快地提供高质量的培训数据。SageMaker Gound Truth Plus使用包括机器学习技术在内的标注工作流程进行主动学习、预标注和机器验证。该公司表示，这项新服务可以降低高达40%的成本，并且不需要用户拥有太多的机器学习专业知识。该服务使用户能够创建训练数据集，而不必构建标注应用程序。SageMaker Ground Truth Plus目前在弗吉尼亚州北部可供使用。
该公司还推出了新的SageMaker推荐工具，可以帮助用户选择最佳的计算实例来部署机器学习模型，已实现最佳的性价比。该工具会自动选择正确的计算实例类型、实例参数、容器参数和模型优化。除亚马逊中国地区外，Amazon SageMaker推荐工具通常为SageMaker可用的所用地区提供服务。
其次，亚马逊云科技还发布了新的SageMaker无服务器界面选项预览，让用户无需配置或管理底层基础设施，即可轻松部署及其学习模型进行计算。北弗吉尼亚州、俄亥俄州、俄勒冈州、爱尔兰、东京和悉尼的用户都已可使用这项服务。如今，亚马逊云科技借助SageMaker Training Compiler推出了一项新功能，该功能可以通过更高效地使用GPU实例，使深度学习模型的训练速度最高提高50%。该功能涵盖深度学习模型，高级语言展示和硬件优化指令。这项新功能在北弗吉尼亚州、俄亥俄州、俄勒冈州和爱尔兰上线。
最后，亚马逊云科技表示，用户现在只需点击一下鼠标，即可从SageMaker Studio笔记本电脑上监控和调试在亚马逊 Elastic MapReduce（大数据分析工具）上运行的Apache Spark（开源处理引擎）。用户还可以直接从SageMaker Studio发现、链接、创建、终止和管理EMR集群。
亚马逊云科技在博客文章中解释说：“有EMR的内在集成器使您能在单个通用SageMaker Studio笔记本中进行Peta字节级的交互式数据准备和机器学习。”新的SageMaker Studio功能已在北弗吉尼亚州、俄亥俄州、北加州、俄勒冈州、加拿大中部、爱尔兰法兰克福、斯德哥尔摩、巴黎、伦敦、孟买、首尔、新加坡、悉尼、东京和圣保罗推出。
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