亚马逊机器学习大学正在向公众开放在线课程

亚马逊机器学习大学正在向公众开放在线课程

机器学习是计算科学的一个领域,它分析数据的模式和结构以帮助进行学习,推理和决策,而无需人工干预。数据是业务的命脉,机器学习有助于识别数据噪声中的信号。

机器学习(ML)是人工智能的子集,是亚马逊业务的核心。整个公司的团队都在使用它,从供应链优化团队改善产品预测,到Alexa科学团队为客户的日常使用带来革命性变革,再到Amazon Go团队以实现无结帐的购物体验,以及Amazon .com团队,以增强客户的购物体验。此外,Amazon Sagemaker是一项AWS服务,可为开发人员和数据科学家提供构建,训练和部署机器学习模型的能力,吸引诸如NASA国家橄榄球联盟(National Football League)GE医疗

机器学习具有改变所有行业业务的潜力,但存在一个主要限制:对具有ML专业知识的个人需求远远超过了供应。对于亚马逊以及全球大小企业而言,这都是一个挑战。

为了满足这一需求,亚马逊于2016年成立了自己的内部机器学习大学(MLU)。MLU的课程旨在提高当前ML从业者的技能,同时还为新手提供了为自己的项目部署机器学习所需的工具。 。课程由Amazon ML专家教授。

现在提供了三门加速的在线课程,并将在年底前扩展到包括九门深度课程。从2021年开始,所有MLU类都将通过点播视频以及相关的编码材料提供。

前三门在线课程涵盖自然语言处理(机器对人类语言的理解),计算机视觉(机器对图像和视频的理解)和表格数据(与类似电子表格的表格相关的机器学习)。

“机器学习大学从一个想法开始,即我们将很难找到足够的具有ML技能的人才来满足我们的需求,” AWS研究科学家Brent Werness说,他实际上是MLU的学术主管。“大学无法以足够快的速度为学生培养具有机器学习技能的学生,而不是亚马逊。

“通过在课堂上公开亮相,我们在机器学习这一主题上为科学界做出了贡献,并使机器学习更加民主,” Werness补充说。“该领域不限于具有高级科学学位或技术背景的个人。这项使我们的课件在线使用的计划代表了降低软件开发人员,学生和其他想要开始实际机器学习入门的开发人员障碍的一步。”

Werness说,MLU课件是通过多种机制开发的。通常,将创建一个类来解决特定的业务问题,例如计算机视觉或自然语言处理方面的问题。在其他情况下,机器学习的进步表明课程的改变。

Werness说:“通过这种方式,我们可以与业务需求保持联系,并与时俱进,例如对AutoGluon等系统提供的最新AutoML解决方案的最新改进。”

MLU的核心课程具有挑战性,一些课程需要对ML和AI基础的数学进行为期数周的研究,但是该程序现在还提供了加速的课件,例如公开提供的初始课程,使学生可以快速获得托皮概述.

MLU计划经理Ben Starsky表示:“与之前需要花费18或20个星期才能完成的三级课程相比,在加速课程中,我们可以让学生立即进行机器学习。” “他们可以很快上手,这将为应用机器学习概念解决业务问题提供机会。您可能不会在三天内就学到所有想要了解的东西,但是您会知道,这是解决我的业务问题的机会吗?”

MLU课程由Amazon科学家教授,一些课件包含由Amazon科学家Aston ZhangMu LiZachary LiptonAlex Smola编写 的教科书“ Dive into Deep Learning”。该书为机器学习知识提供了详细但可访问的途径。

在与亚马逊学生的合作中,MLU讲师Rachel Hu说她喜欢他们在课堂上遇到的问题,她希望这种经验可以延续到公共在线课堂上。

“当我为Amazon授课时,我也觉得自己学到了很多东西,” AWS应用科学家Hu说道,他以前是加利福尼亚大学深度学习入门课程的研究生讲师,伯克利。“那是因为学生提出了很多问题。在行业中,工程师每天都在解决重大问题,而这些问题真的很有趣。这也有助于我们使课程与现实需求更加相关。”

与其他开源计划类似,MLU的课件将根据构建者社区的意见随着时间而发展和改进。

随着技术遍及越来越多的业务领域,对机器学习课程的需求肯定会增长。Werness说,MLU目前正在重建其课程,部分目的是为了进一步将“深入学习”纳入课堂课程。

现在可以通过aws.training/machinelearning免费获得在线课程。

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