现如今，AI正在成为跨时代的技术，在数字经济发展中登上舞台，发挥关键作用。在Gartner发布的《2022年新兴技术成熟度曲线》*报告中，AIGC（即AI Generated Content，人工智能自动生成内容）被列为2022年五大影响力技术之一。报告预测到2025年AIGC所创造的数据可占到所有已生产数据的10%；量子位智库在《2022十大前沿科技报告》*中预测，2030年AIGC市场规模将超过万亿元。如此颠覆时代的前沿技术背后，不可或缺的是「机器学习」在其中的buff加持。

当大家正在AIGC领域疯狂尝鲜，享受着AIGC带来的工作效率提升与生活方式改变时，对于企业而言，似乎就没这么“开心”了。面对机器学习开发复杂、昂贵的迭代过程，企业应该如何应对呢？面对此情此景，不如说：工具没选对，功半事成倍，选择亚马逊云科技的SageMaker，付出不浪费！

那么问题来了，将机器学习投入应用，统共分几步？

 

先有再好，如何构建机器学习模型？

以往的经验告诉我们，通过管理计算实例来查看、运行或共享笔记本非常繁琐，而且模型一旦选定，不能优化也不能灵活权衡，工作进展一小步，时间消耗大半天；明知不足在哪里，却动不得改不得；成果不多但成本不少。

又想展现自身价值，还能融洽团队配合，领导又能高度满意，一箭三雕，当然要使用亚马逊云科技的SageMaker。为您提供了完整的访问、控制权和可见性。几秒钟内开启工作，轻松地调高或调低可用资源，团队间协同工作也不在话下。效率上去了，数据标记成本也能降下来，SageMaker Ground Truth可以不断学习人类制作的标签，制作高质量的自动注释，显著降低标记成本。

测试不能少，怎样训练机器学习模型？

训练机器学习模型通常需要进行多次迭代，过程中会生成数百个构件，通常会使用电子表格等繁琐的机制来跟踪这些实验。另外，训练过程不透明，且耗时长、难以优化，开发人员通常很难阐述和解释模型，徒增工作难度。

亚马逊云科技的SageMaker，可以实现自动、可视化管理迭代，您可以快速、直观地比较实验结果。另外Amazon SageMaker Debugger使训练过程更加透明，从而帮助提高模型精度。更可以跨数百个GPU提供近乎线性的扩展效率，更短的时间内训练更准确、更复杂的模型，帮助降低90%的训练成本。

落地很重要，怎样部署机器学习模型？

行百里者半九十，事情进展到最后一步，并没有变得容易，部署的精度控制、耗时、昂贵又复杂的人工审查纳入工作、推理进行预测产生的成本，让每项挑战都可能成为新的难题。

让亚马逊云科技的SageMaker帮你排除一切挑战。一键部署，允许检测并修正概念偏差，通过人工审查验证预测、自动部署、扩展和管理容器化应用程序，还能将机器学习推理成本降低多达75％。

掌握亚马逊云科技的SageMaker，你就是全公司最耀眼的「机器学习」之星！抓住未来财富密码，先发制人才能制胜云职场。