AWS Re: Invent 2019 大會懶人包 AI 是唯一主角

Amazon Web Services re:Invent 2019 大會本周登場，這家雲端大廠今天宣佈了從程式碼除蟲、安全到客服中心自動化服務等多種人工智慧 (AI) 解決方案。

AI 是今年 AWS 執行長 Andy Jassy 開幕致詞的重點。他說，AWS 目標是提供涵括各抽象層的多樣化機器學習工具。最基礎層是更新版 SageMaker 開發工具，最上層包括套件化的 AI 應用，像是 Kendra 和 Amazon 詐欺偵測 (Amazon Fraud Detector)。

SageMaker 更智慧

AWS 提供建立、訓練與部署機器模型的代管平台 SageMaker 是今天改版幅度大的 AI 服務。主要新增功能如 Web 化整合開發環境 (IDE)，稱為 SageMaker Studio，可供資料科學家開發神經網路。

打造 AI 通常需要工程師串接多種不同程式寫作工具。SageMaker Studio 則可在單一介面提供撰寫程式碼、實驗模型修改、視覺化資料和除錯能力。它還可整合使用 AWS 為 SageMaker 推出的其他新開發工具。

SageMaker Studio 除錯功能以 AI 為基礎發展而成，可讓工程師自訂以追蹤特定問題。此外還有為特定專案挑選最佳神經網路、準備 AI 訓練資料集及實驗的功能。另外還有為化學分析等特殊情境建立圖譜式神經網路的開原碼工具。

Amazon 擴增 AI

利用機器學習處理敏感資料，像是房貸申請資料的公司得考慮他們的 AI 可能有時會出錯。因為房貸申請書可能有手寫不清或解析度不足的問題。一般銀行的解決方案是找一組審查人員檢查其模型的決策結果。

而今天宣布的 Amazon 增強式 AI(Amazon Augmented AI) 則可讓人工審查更好管理。開發人員可以用它在 AI 應用程式內建立規則，讓它自動判斷何時把決策送交給審查人員檢查。

CodeGuru

CodeGuru 也是設計給開發人員的 AI 服務，但它也可用於非機器學習的應用。CodeGuru 會檢視由工程師撰寫的新程式碼，然後建議可以如何提升軟體效率。

AWS 表示這項服務從數千件 Amazon.com 軟體專案及 GitHub repositories 中汲取出的範例而提供你建議。AWS 自家開發人員也用它來省下大量人工檢視程式嗎的時間。AWS 舉例，它一位工程師在 CodeGuru 的建議下，將某服務的處理器利用率降低超過 50%。

Kendra

往上層走，AWS 推出了 Kendra，它是幫企業更容易找到內部資料的搜尋引擎。Kendra 讓使用者透過輸入自然語言問題、跨 SharePoint、Dropbox 資料匣、知識庫和其他系統搜尋資料。

Kendra 的機器學習演算法還不只會找來關鍵字相符的資料清單而已。有時如果用戶問了像是「公司信用卡的現金回饋有多少」等精確問題，Kendra 也可以以給你單一字或詞的精確答案。

Amazon 詐欺偵測 (Amazon Fraud Detector)

這項功能是 Amazon 公開自己用來糾出其網站上非法交易的工具。AWS 認為這套工具比傳統偵測詐騙的系統還好用，後者還要企業手動設定要防堵何種交易的規則。

Amazon 詐欺偵測的底層基本上是適用於任何組織。企業可以上傳交易紀錄，指定他們最常處理的詐騙類型。這項工具即可據此決定哪種偵測演算法最適合，再以客戶資料來訓練它。

Amazon 偵探 (Amazon Detective)

和詐欺偵測一樣，Amazon 偵探也是用來偵察可疑活動，但它抓的不是非法交易，而是企業 AWS 環境中可能的資料外洩。這項服務分析雲端資源的運作紀錄，讓你從統整視角掌握資料流向。

Amazon 偵探旨在作為企業安全部門調查可疑事件的工具。它的分析功能可深度分析事件資料，並提供視覺圖像，讓用戶一目瞭然理解事件的發生過程。

Amazon Connect 的「隱形眼鏡」

Re:Invent 所有 AI 宣佈最上層是 Contact Lens。它是 Amazon Connect 專用的一組分析功能，Amazon Connect 則是企業管理客服中心，處理客戶詢問的服務平台。

AWS 產品經理 Atul Deo 說，Contact Lens 讓企業在「客戶對話內容、情緒及趨勢中找出穩定樣態，以發現問題關鍵，藉此改善客戶體驗」。Contact Lens for Amazon Connect 可讓客服中心經理即時掌握客戶互動，包括客戶情緒的轉變，並根據預先定義的字詞發出警告。

來源：SiliconAngle