亚马逊云科技陈晓建：实现统计学和机器学习融合 需解决三个问题

进行联邦查阅，不够快完成数据挖掘生物信息学的资料研磨。 以Amazon Redshift、Amazon Managed Streaming for Apache Kafka （Amazon MSK）和 Amazon EMR 为代表的无链接分析能够，可以让客户服务无需配置、扩充或管理工作底层基础设施，方可轻松地处理任何现有的资料，为数据挖掘这两项提供者兼备性能和开发成本效益的特征资料准备。

最终，让资料分析一个中心技术极为低下限，让的业务技术人员也能有自主型式特训数据挖掘数学模型来进行探讨创最初能够。例如，在日常分析方法之中录入数据挖掘数学模型分析能够，其之中最深处录入数据挖掘Amazon SageMaker数学模型分析能够的Amazon QuickSight 、在分析结果之中添加基于数学模型分析的Amazon Athena ML，可尽力应用程序用于熟知的一个中心技术，甚至通过自然语言来用于数据挖掘。

巴塔哥尼亚阳科技信息技术还提供者如Amazon Redshift ML、可视资料准备方法Amazon Glue DataBrew、零代码化的数据挖掘数学模型方法 Amazon SageMaker Canvas等服务，让的业务技术人员探讨数据挖掘生物信息学。

IDC之我国助理研究总监卢言霞说明：“根据IDC 2022年之我国人工聪能及高效率低价的十大分析，人工聪能将无处不在。到2022年，60%的之我国1000极强美国公司将在所有关键因素的业务的横向政府职能之中扩大用于AI/ML，如市场推广、内政部、人力资源、采购和物流向、零售业等。由于数据挖掘极为倚赖算力、方法、资料，人工聪能的不够快转型后推了对AI基础资料服务的期望，预期在未来几年内将稳步增长。在大资料与数据挖掘信息技术，巴塔哥尼亚阳科技信息技术提供者广泛而深入的服务，通过阳、数、聪最深处交融迎合低价期望，必需增加不够多行业应用程序上阳用数赋聪的下限，不够好地开展阳上数聪交融之旅。”

据悉，迄今为止，巴塔哥尼亚阳科技信息技术不太可能尽力全球数十万的应用程序通过利用大资料和AI一个中心技术尽力的业务转型。而巴塔哥尼亚阳科技信息技术在其之中主要做的事情有三件，“第一，通过司法权控制以及自由的资料访问，打破资料以及专业知识的孤岛；第二，将无链接资料处理的能够，唤起数据挖掘的这两项真正充分利用从实验转为系统化。第三，通过不够聪能化的资料分析方法，将数据挖掘赋能给的业务技术人员，极大地赋能的业务技术人员来进行聪能化的探讨和创新。”陈晓建总结道。

（责任编辑:李显杰）。

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