AWS表示， 計畫開設一個新的機器學習實驗室名為“ML Solutions Lab”， 致力於構建新的基於人工智慧的技術。 此外， Amazon還表示， 將會向Amazon Rekognition添加新的功能， 一個基於深度學習的圖像識別平臺， 包括即時人臉識別以及識別圖像中的文字。
至頂網軟體頻道消息： AWS表示， 計畫開設一個新的機器學習實驗室名為“ML Solutions Lab”， 將讓專家與客戶一起共同致力於構建新的基於人工智慧的技術。 此外， Amazon還表示， 將會向Amazon Rekognition添加新的功能， 一個基於深度學習的圖像識別平臺， 包括即時人臉識別以及識別圖像中的文字。
這些公告突出了Amazon對人工智慧的重視， 這可以讓AWS和Amazon的零售業務受益。 近幾個月來， Amazon已經在該領域發佈了一系列公告。 例如， Amazon在10月曾表示， 將會與微軟公司合作開發一個名為Gluon的深度學習介面， 這是一個用於培訓人工智慧模型的框架。
Amazon決定開設ML Solutions Lab也是很重要的， 因為此舉標誌著更大力度地推進到業務諮詢領域，
Amazon人工智慧副總裁Swami Sivasubramanian表示：“我們不能等著開發者通過Amazon ML Solutions Lab開始他們採用機器學習的旅程。 Amazon ML Solutions Lab把最優秀的機器學習科學家所具備的專業知識與Amazon內部對客戶有著深度業務理解的實踐者相結合， 説明客戶加速機器學習， 開始把機器學習融入他們企業組織內的工作中。 ”
Amazon表示， 目前包括華盛頓郵報、楊森製藥公司和世界銀行集團在內的多加客戶已經在與Amazon ML Solutions Lab合作了。
至於Rekognition， 這個新的升級項展示了Amazon如何快速將人工智慧用於打造可以售賣給客戶、基於人工智慧的新產品。
對平臺具體的更新包括：檢測和識別圖像中的文本、對數百萬人臉的即時面部識別、以及在照片中檢測多達100張人臉。
Rekognition平臺的客戶包括知名的基於圖像的社交網路平臺Pinterest。
Pinterest首席技術官Vanja Josifovski表示：“作為一個以視覺為驅動的平臺， Pinterest很大程度上依賴於圖像的速度和品質， 但是這些圖像背後的文字同樣重要， 因為這些問題提供了上下文並讓2億多活躍使用者能夠對圖像進行操作。 通過使用Amazon Rekognition Text in Image， 我們可以更好地、大規模地提取圖像中豐富的文本內容， 在Amazon S3中保存的數百萬Pins都可實現較低的延遲。 ”