不敲代码就能搞机器学习？亚马逊云科技这回放了个大招( 二 ) 韩智博雯发自凹非寺量子位报

还有很多名不见经传的巨头也是Canvas体验者，比如全球最大的非上市公司科赫集团的子公司英威达，也已经用AmazonSageMakerCanvas来辅助处理业务流程中的数据科学问题。
多方评价及直观展示结果看完，大致可以判断，此次AmazonSageMakerCanvas确实值得期待。毕竟图形界面相比代码释放生产力创造价值的定律在过去已被反复证明。
免费的线上AI实验室
前文提及，在年度重磅发布会亚马逊云科技放下豪言：提供最广泛最完整的全栈式机器学习服务，既然是「最广泛最完整」，仅靠一个AmazonSageMakerCanvas的发布当然不够——
对广大学研机构、AI爱好者们，前沿技术巨人也需要对得起自己的口号。
总结下来，三个字，降门槛。
最直观的，提供算力资源。
近年来，高昂的硬件价格、复杂软件配置一直阻碍初学者入门AI的脚步，也是限制行业发展，为更多人认知熟悉的巨大障碍。
亚马逊云科技发布功能AmazonSagemakerStudioLab提供一大团可薅的「羊毛」。无需额外环境配置、无需注册账户、直接用电子邮件就能登录进去的线上实验室。
在这一环境中，任何人创建的项目，都能直接拥有12个小时的CPU计算时间、4小时的GPU计算时间，以及15GB的存储空间：

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这样的配置纵观整个行业，确实到位。
要知道，在使用Pandas或XGBoost进行经典ML算法训练的数据预处理时， 12小时CPU时间基本足够。对于深度学习训练，也可选择GPU后端获得4小时计算时间，足以在较小的数据集上进行训练或微调模型。
换句话说，对初学者阶段AI模型，拿着上述资源基本都能免费训练完成。
同时，当下最流行的机器学习工具、框架和库也被预先打包进去，提供给注册者，能自定义Conda环境，也可安装开源的JupyterLab和JupyterServer扩展。上述实验环境与GitHub紧密集成，使得创建的项目能够被轻松地复制和保存。
除免费“线上实验室”及算力资源，另一部分「羊毛」更直观——奖学金。
此番亚马逊云科技共拿出了1000万美金，推出一项亚马逊云科技AI&ML奖学金计划，旨在帮助16岁以上的高中、大学生，帮助他们铺平通往机器学习相关职业之路。
除此之外，亚马逊云科技的1:18比例自动驾驶赛车AmazonDeepRacer也在面向自动驾驶、机器学习爱好者们，提供一种更有趣、门槛更低的方式帮助他们入门机器学习，训练出可自己的强化学习模型。

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AmazonDeepRacer由强化学习驱动，并能将算法部署于云端的3D赛车模拟器中，也可以通过实体小车体验在真实世界中赛车的刺激感。
当然，表现优异者同样直通奖学金计划。

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不仅自己发光发热，亚马逊云科技还拉上英特尔， Udacity做起联名活动，面向16岁以上的经济困难、残疾等社会弱势群体发放2500份奖学金。
获得经济支持之外，这些弱势人群们也能得到Udacity导师、亚马逊云科技和英特尔技术大咖长达一年时间的指导和帮助。
机器学习“工业化”重塑
无论零代码机器学习发布，还是面向更广人群的普惠，背后还是技术撑腰。毕竟功能开发需要深刻场景理解及技术积淀，而「普惠」二字考验的，还是技术企业的降本水平。
相比上述两者，亚马逊云科技re:Invent2021面向专业从业者发布的AmazonSageMaker诸项新功能，更直观展现亚马逊云科技技术水准，从中，更可见技术巨头对AI/ML未来的谋划。