自 2017 年推出 Amazon SageMaker 以来，我们取得了长足的进步，使用该服务的客户数量不断增加也证明了这一点。但是，由于 ML 工具相对不成熟，ML 开发工作流程仍然非常反复，并且对于开发人员来说，管理工作具有挑战性。已经为 ML 发明了开发人员在构建传统软件时认为理所当然的许多工具（调试器、项目管理、协作、监控等）。

例如，当尝试一种新算法或调整超参数时，开发人员和数据科学家通常在 Amazon SageMaker 上进行成千上万次实验，他们需要手动管理所有实验。随着时间的流逝，追踪性能最佳的模型和利用在实验过程得出的经验教训变得越来越困难。

Amazon SageMaker Studio 最后统一了 ML 开发所需的所有工具。开发人员可以在一个集成的可视界面中编写代码、跟踪实验、可视化数据以及进行调试和监控，从而极大地提高了开发人员的工作效率。

另外，由于 ML 工作流的所有这些步骤均该在环境中进行跟踪，因此开发人员可以在各个步骤之间快速来回移动，还可以克隆、调整和重播它们。这使开发人员能够快速进行更改、观察结果并更快地进行迭代，从而缩短了高质量 ML 解决方案的上市时间。

Amazon SageMaker Studio 使你可以通过单个窗格管理整个 ML 工作流。让我带给你旋风之旅！

借助 Amazon SageMaker 笔记本（当前处于预览状态），你可以享受增强的笔记本体验，从而可以轻松创建和共享 Jupyter 笔记本。无需管理任何基础设施，你也可以快速从一种硬件配置切换到另一种。

借助 Amazon SageMaker Experiments，你可以组织、跟踪和比较数千个 ML 作业：这些可以是训练作业，也可以是使用 Amazon SageMaker Processing 运行的数据处理和模型评估作业。

借助 Amazon SageMaker Debugger，你可以调试和分析复杂的训练问题，并接收警报。它会自动检查你的模型，收集调试数据并进行分析，以提供实时警报和建议，进而优化训练时间并提高模型质量。在训练模型时，所有信息均可见。

借助Amazon SageMaker Model Monitor，你可以检测已部署模型的质量偏差并接收警报。你可以轻松地可视化显示可能影响模型的问题，例如数据漂移。无需代码：只需单击几下。

借助 Amazon SageMaker Autopilot，你可以在完全控制和可见的情况下自动构建模型。将自动执行算法选择、数据预处理和模型调整以及所有基础设施。

由于有了这些新功能，Amazon SageMaker 现在涵盖了完整的 ML 工作流，可快速和以任意规模构建、训练和部署机器学习模型。
 
4月30日，Amazon SageMaker 已在由光环新网运营的 AWS 中国（北京）区域和由西云数据运营的 AWS 中国（宁夏）地区推出。

到底它将可以帮忙中国企业如何通过机器学习驱动其业务的发展呐？不如来看看 TA 是怎么做的~

嘉谊互娱

通过使用 AWS 所提供的无服务器架构构建游戏平台、大数据和机器学习解决方案打造千人千面的用户服务，嘉谊互娱取得了一系列显著的收益。
 
成都嘉谊互娱科技有限公司（以下简称“嘉谊互娱”）是一家专注海外休闲游戏市场，集产品研发，运营和发行于一体的游戏企业。公司总部位于中国成都，并在美国，香港等地设立有分公司。成立三年以来，公司一直专注创作精品游戏，并持续探索市场潜力。至今公司自研产品海外累计下载量已突破 1.1 亿人次，其中不仅有多款游戏获得苹果及谷歌商店全球推荐，同时也不乏多种不同类型产品，取得全球重点国家下载榜和分类畅销榜前列的成绩。
 
在嘉谊互娱看来，从传统单机游戏到在线游戏转型的过程中，依托云平台实现服务的部署并进行快速的海外拓展是明智的选择。一个可靠的云服务商能够提供持续稳定且无感知的服务体验。在对市场上的主流云服务商进行试用评估后，经过全面的考察，嘉谊互娱最终选择采用 Amazon Web Services。
 
为了实现对用户千人千面的分类和个性化服务，早期嘉谊互娱采取传统的人工统计分析结合 AB Test 方式进行粗放型智能营销。张雨农坦言：“机器学习是我们一直想做却没有能力做的事情。为了加快新游戏上线抢占市场先机，团队的重心必须放在游戏研发上，而机器学习技术也需要专业人才和雄厚的技术投入，这些都是我们面临的障碍。”  AWS 拥有经验丰富的专业服务团队，手把手地帮助嘉谊互娱攻破这一难关，不仅提供强大的技术支持与指导，使嘉谊互娱利用 Amazon Sagemaker 搭建起一套机器学习预测平台，充分利用游戏中的各种数据，为付费和留存预测提供科学的模型，提升整体业务收益。同时，借助 AWS 专业服务团队的力量，嘉谊互娱组建起专业的团队负责机器学习/人工智能方面的研究。在学习、使用 AWS 的过程中，团队成员的技术视野得到不断拓宽，开发思维逐步升级，将 AWS 的技术经验和能力赋能于团队成员。
 
Amazon SageMaker 现在涵盖了完整的 ML 工作流，可快速和以任意规模构建、训练和部署机器学习模型。

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