人工智能實驗室圖像識別新服務

　  AWS表示，計劃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于構建新的基于人工智能的技術。此外，Amazon還表示，將會向Amazon Rekognition添加新的功能，一個基于深度學習的圖像識別平臺，包括實時人臉識別以及識別圖像中的文字。

　　這些公告突出了Amazon對人工智能的重視，這可以讓AWS和Amazon的零售業務受益。近幾個月來，Amazon已經在該領域發布了一系列公告。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的深度學習接口，這是一個用于培訓人工智能模型的框架。

　　Amazon決定開設ML Solutions Lab也是很重要的，因為此舉標志著更大力度地推進到業務咨詢領域，這是向最大型的企業用戶提供更多IT服務時候所需要的。

　　Amazon人工智能副總裁Swami Sivasubramanian表示：“我們不能等著開發者通過Amazon ML Solutions Lab開始他們采用機器學習的旅程。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，幫助客戶加速機器學習，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、楊森制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。

　　至于Rekognition，這個新的升級項展示了Amazon如何快速將人工智能用于打造可以售賣給客戶、基于人工智能的新產品。

　　對平臺具體的更新包括：檢測和識別圖像中的文本、對數百萬人臉的實時面部識別、以及在照片中檢測多達100張人臉。Amazon還表示，Rekognition在面部識別方面的準確度提升了10%。

　　Rekognition平臺的客戶包括知名的基于圖像的社交網絡平臺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很大程度上依賴于圖像的速度和質量，但是這些圖像背后的文字同樣重要，因為這些問題提供了上下文并讓2億多活躍用戶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。”