智能建筑技术所扮演的关键角色

我已经在日本生活了半年，不知道为何半年前的一条状态会在现在引起讨论，不过（退休）这件事已经翻篇了”，面对自己被热议这件事，身在日本的郭宇费解，但更多的是淡然。

今年2月，郭宇在朋友圈发出了一封告别信，宣布“退休”。这封措辞优雅的告别信，在四个月后引爆了社交网络。6月16日，郭宇经历被网友再次提及，引来了在互联网大厂996年轻人的羡慕。

郭宇并非名人，2012年从暨南大学毕业，成为了一名程序员——跟很多普通人的选择没有区别。不同的是，在他互联网从业的8年里，他成为了网友眼中“财富自由”的象征，在年仅28岁的年纪，公开宣布“退休”，转而在日本开起了温泉酒店、当作家。


 

无论需要 Amazon EC2 GPU 还是 CPU 实例，都无需为 Deep Learning AMI 支付额外费用。只需为存储和运行应用程序所需的 AWS 资源付费。

AWS Deep Learning AMI 可在专为推理设计的基于 Intel 的 Amazon EC2 C5 实例上运行。AMI 预安装了 NVIDIA CUDA 和 cuDNN 驱动程序，可以有效缩短完成计算所需的时间。

为了简化软件包的管理和部署，AWS Deep Learning AMI 安装了 Anaconda2 和 Anaconda3 数据科学平台，可以进行大规模数据处理、预测分析和科学计算。

工欲善其事必先利其器，想要进行机器学习方面的工作研究，配合上优秀的工具一定可以事半功倍。



 

mazon CodeGuru 是一种机器学习服务，可自动执行代码审查，并提供应用程序性能建议。它可以帮助开发人员找到影响应用程序性能的代码行，并版主进行问题排查，然后提供修复或改进代码的具体建议。

CodeGuru 由机器学习、最佳实践以及经在开源项目和 Amazon 内部分析数百万项代码审查和数千个应用程序后总结出来的经验教训提供支持。

2. 快速构建深度学习应用程序 —— AWS Deep Learning AMI

AWS Deep Learning AMI (DLAMI) 是在云中进行深度学习的一站式商店，可以为机器学习从业人员和研究人员提供基础设施和各种工具，从而加快在云中进行任意规模的深度学习的速度。

通过 DLAMI，开发人员可以快速启动预先安装了常见深度学习框架和界面（如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod 和 Keras）的 Amazon EC2 实例来训练复杂的自定义 AI 模型、试验新算法或学习新技能和技巧。


 

mazon Textract 是一项从扫描的文档中自动提取文本和数据的服务。Amazon Textract 的功能不只是简单的光学字符识别 (OCR)，它还可以识别表单中字段的内容和表格中存储的信息。

借助 Textract，开发人员可以快速自动执行文档工作流，数小时可处理数百万个文档页面。此外，开发人员还可以创建智能搜索索引，构建自动批准工作流，并通过标记可能需要校订的数据，更好地保持对文档存档规则的符合性。

结合 Amazon Augmented AI (Amazon A2I) 后，开发人员可以通过内置人工审核来管理需要人工判断的细微或敏感工作流，从而取得高确信度的预测或对预测进行持续审计。

工具亮点： 

•  快速准确地提取数据：Amazon Textract 可以自动检测文档的布局和页面上的关键元素，了解任何嵌入式表单或表格中的数据关系，并提取附带完整上下文的所有内容。
•  无需维护代码或模板：借助 Amazon Textract 预先经过训练的机器学习模型，无需为数据提取编写代码，不需要为可能收到的每个文档或表单维护代码，也不必担心页面布局随着时间的推移而发生变化。
•  更低的文档处理成本：Amazon Textract 以非常低的成本提供 OCR 和结构化数据提取（表单和表格），你只需按照实际使用量付费，无需预先承诺或长期合同。

三. AI 服务类机器学习工具

1. 代码审查工具 —— Amazon CodeGuru

（编辑：柳州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!