2022人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)創(chuàng)新白皮書

機(jī)器學(xué)習(xí)助力構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新引擎2022人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)企業(yè)創(chuàng)新指南“烏卡時代”的創(chuàng)新機(jī)遇――借助機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新引擎2增長篇:4體驗篇:7通過AI/ML實現(xiàn)質(zhì)量保障與風(fēng)險控制6構(gòu)建新引擎創(chuàng)造新未來技術(shù)選型：亞馬遜云科技的AI/ML服務(wù)落地實踐：結(jié)合大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)實踐，利用亞馬遜云科技前言：“烏卡時代”的創(chuàng)新機(jī)遇——借助機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建企業(yè)創(chuàng)新引擎烏卡（VUCA）是Volatile，Uncertain，Complex，Ambiguous的縮寫，烏卡時代是指我們正處于一個易變性、不確定性、復(fù)雜性、模糊性的世界里。從2020年開始，疫情帶來的沖擊促使不同的行業(yè)主動擁抱變化，也在推動企業(yè)通過人工智能與數(shù)據(jù)創(chuàng)新實現(xiàn)效率另一方面，仍然有一批數(shù)據(jù)創(chuàng)新型企業(yè)，能夠在充滿不確定性的時代中保持增長。2021年對企業(yè)數(shù)據(jù)創(chuàng)新的分析報告展示【1】，擁有成熟數(shù)據(jù)實踐和創(chuàng)新戰(zhàn)略的企業(yè)進(jìn)入新市場、獲取新客戶的幾率是初級數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)的兩倍。熟練運用數(shù)據(jù)創(chuàng)新的企業(yè)，把員工生產(chǎn)力提高了16%，接近初級數(shù)據(jù)創(chuàng)新企業(yè)的兩倍。數(shù)據(jù)正在改變每個領(lǐng)域和每個業(yè)務(wù)。它正在改變我們解決問題、建立新業(yè)務(wù)和改變客戶體驗的思維方式?；跀?shù)據(jù)的創(chuàng)新是企業(yè)在”烏卡時代”之中持續(xù)前行，實現(xiàn)逆勢增長的核心能力。而人工智能今天，隨著人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的日益成熟，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)早已脫離了資本炒作，正在邁向全面的商業(yè)化階段，并與產(chǎn)業(yè)深度融合。正如歷史上交通工具引擎的演進(jìn)過程，讓火車從蒸汽機(jī)車到內(nèi)燃機(jī)車，再到電力機(jī)車與高鐵不斷進(jìn)化，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在協(xié)助企業(yè)構(gòu)建業(yè)務(wù)發(fā)展的“新引擎”，從幫助企業(yè)獲客，到提升運營與生產(chǎn)效率，從構(gòu)建質(zhì)量保障和風(fēng)到給企業(yè)帶來嶄新的用戶體驗。如何結(jié)合恰當(dāng)?shù)臉I(yè)務(wù)痛點與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景，把握數(shù)字時代的技術(shù)發(fā)展機(jī)遇，是所有企業(yè)的業(yè)務(wù)本報告將從當(dāng)前成熟的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)案例的角度出發(fā)，關(guān)注人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)從業(yè)務(wù)增長、效率提升、體驗創(chuàng)新、風(fēng)險控制等領(lǐng)域帶給企業(yè)的新機(jī)遇，解讀人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的案例與【1】資料來源：Splunk《TheStateofDataInnovation2021》亞馬遜云科技亞馬遜云科技22業(yè)務(wù)增長是企業(yè)保持生命力的源泉。追求增長的企業(yè)，既需要保持產(chǎn)品與服務(wù)的市場競爭力，也需要擴(kuò)展業(yè)務(wù)的邊界，通過業(yè)務(wù)增長是企業(yè)保持生命力的源泉。追求增長的企業(yè)，既需要保持產(chǎn)品與服務(wù)的市場競爭力，也需要擴(kuò)展業(yè)務(wù)的邊界，通過利用個性化推薦為用戶提供其更感興趣的內(nèi)容，既能提升用戶的轉(zhuǎn)化率，也能為客戶提供一個全新的個性化體驗。基于機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)建?？梢詢?yōu)化廣告與營銷的投放計劃，提升投入產(chǎn)出比；企業(yè)也可以利用人工智能預(yù)測未來的供需情況、制定更合理的增長方案。根據(jù)IDC對11家亞馬遜云科技客戶的訪談，AI/ML技術(shù)平均每年帶給這些企業(yè)410萬美元收入的增長【1】。在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)促進(jìn)增長的個性化推薦，廣告渠道優(yōu)化，智能營銷，供需預(yù)測等場景中，以個性化推薦為例，這是電商企業(yè)提升銷售轉(zhuǎn)化率和用戶留存率的核心要素，可以充分基于用戶偏好推薦最適合的內(nèi)容、商品頁面?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建的個性化推薦系統(tǒng)，能結(jié)合實時交互的用戶行為日志、用戶間關(guān)系、時間序列等復(fù)雜信息，量化用戶偏好，基于特定的排序模型，提供精準(zhǔn)的定制化推薦。從而提高客戶參與度、轉(zhuǎn)化率、收入和利潤率。在營銷與廣告領(lǐng)域，成功的投放策略將幫助企業(yè)跨過流量陷阱，帶來更多的商機(jī)。針對一個特定的商業(yè)場景，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠根據(jù)特征提取隱藏在數(shù)據(jù)中的規(guī)律性關(guān)系，預(yù)測關(guān)鍵指標(biāo)的值或區(qū)間，如購買意愿、供需預(yù)測，提供實時決策的數(shù)據(jù)依據(jù)，或進(jìn)行數(shù)據(jù)驅(qū)動的實時廣告渠道優(yōu)化，如優(yōu)化買量、實時【1】資料來源：IDCWhitePaper《TheBusinessValueofAWSAnalytics,andMLServices》33金山WPS金山WPSOffice基于AmazonSageMaker以及AIServices，構(gòu)建了從用戶識別、FOXCONN利用AmazonForecast將疫情期間的需求預(yù)測準(zhǔn)確率提升8%，PURETECHGlobal利用AmazonForecast人工智能優(yōu)化計費收入，將其計費續(xù)訂成功率提高了20%。通過AmazonPersonalize為用戶推薦感興趣視頻，視頻觀看量提高了20%。構(gòu)建專業(yè)的個性化推薦系統(tǒng)，您可以將AmazonPersonalize作為首選。通過亞馬遜電商20多年的個性化推薦經(jīng)驗積累，AmazonPersonalize能夠幫助用戶輕松訓(xùn)練、調(diào)整和部署自定義的私有機(jī)器學(xué)習(xí)模型。幫助商家挖掘用戶的興趣以及同類商品和用戶間的聯(lián)系，深度洞察用戶偏好，向用戶提供多樣化的推薦體驗，如“熱門推薦”、“相關(guān)商品”、“喜歡這部電影的人也在看”等等。同時，通過Amazon的特征，定向部署、投放自定義營銷傳播活動，系統(tǒng)則會根據(jù)用戶行為動態(tài)調(diào)整投對于預(yù)測需求來說，AmazonForecast是一項完全托管式服務(wù)，可使用統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供高度精確的時間序列預(yù)測。時間序列預(yù)測適用于多個領(lǐng)域，適合定位物流和醫(yī)療保健。您還可以使用AmazonForecast來預(yù)測您的庫存、勞動力、網(wǎng)絡(luò)流量、服務(wù)器容量和財務(wù)狀況的特定于域通過AmazonPersonalize，在一個月內(nèi)實現(xiàn)20%的月活躍用戶使用AmazonSageMaker，引入DataLab歷經(jīng)3個版本迭代，將廣告投放效果預(yù)測準(zhǔn)確率提升至90%。PulselivePulselive44高昂的運營管理成本和低效的業(yè)務(wù)運營模式是阻礙傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要桎梏。結(jié)合計算機(jī)視覺與智能分析等技術(shù)，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)運營中的降本增效，提供決策輔助。如高昂的運營管理成本和低效的業(yè)務(wù)運營模式是阻礙傳統(tǒng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要桎梏。結(jié)合計算機(jī)視覺與智能分析等技術(shù)，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)運營中的降本增效，提供決策輔助。如工業(yè)自動化的智能分揀，商業(yè)場合用于用戶身份驗證或發(fā)布內(nèi)容驗證的圖像和視頻分析技術(shù)，以及開發(fā)過程中的代碼自動審查等。根據(jù)IDC的白皮書統(tǒng)計，亞馬遜云科技的受訪客戶通過AI/ML輔助降低企業(yè)平均48%的運營成本【1】。智能文本提取工業(yè)自動化、圖像/視頻自動分析、自動代碼審查、智能文本提取等由機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)驅(qū)動的效率提升等場景中，以工業(yè)自動化為例，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用正在為眾多客戶帶來降本增效的新產(chǎn)業(yè)模式。結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、遙感、傳感技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)正在拉動不同行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，如通過圖像識別與自然語言處理，提取有價值的文本信息；通過傳感器和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，幫助供熱企業(yè)根據(jù)戶型提供最恰當(dāng)?shù)墓峄谟嬎銠C(jī)視覺技術(shù)，算法可以在幾秒鐘內(nèi)分析數(shù)以百萬計的圖像、串流和存儲的視頻，并使用人工智能(AI)增強(qiáng)人工審核任務(wù)。企業(yè)也能通過AI/ML技術(shù)，實現(xiàn)自動的代碼審查，提前挖掘問題，對系統(tǒng)進(jìn)【1】資料來源：IDCWhitePaper《TheBusinessValueofAWSData55AmazonSageMaker能夠幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。AmazonSageMaker消除了機(jī)器學(xué)習(xí)過程中每一步采用AmazonSageMaker高效訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，持續(xù)采集廢料形態(tài)用于訓(xùn)練和優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)，將分揀準(zhǔn)確率從70%提升至97%以AmazonRekognition可在圖像和視頻中識別對象、人物、文本、場景和活動，并提供高度精確的面孔分析和搜索，借助這項功還能檢測、分析和對比面孔，處理各種使用案例；同時通過自定義標(biāo)簽，識別圖像中特利用AmazonSageMaker等服務(wù)，實現(xiàn)了智能語音解決方案，將客服人工審核工作量降低了35％、客服人工聽音審核時長縮短了20％，且智能客戶投訴處理的準(zhǔn)確率達(dá)90%％以上。DANIELWELLINGTON使用AmazonRekognition創(chuàng)建無縫流程，處理退貨的速度比以往Atlassian通過AmazonDANIELWELLINGTON使用AmazonRekognition創(chuàng)建無縫流程，處理退貨的速度比以往Atlassian通過AmazonCodeGuru的連續(xù)分析功能將代碼審查時間從幾天縮Rekeep使用AmazonRekognition后，可對四分之三的文檔全自動地完成FriendlyAmazon使我們能夠構(gòu)建一個深入的學(xué)習(xí)平臺，將保險公司處理健66構(gòu)建用戶與企業(yè)的全新聯(lián)接方式，助力用戶體在人工智能技術(shù)和市場需求的驅(qū)動下，創(chuàng)新企業(yè)都在利構(gòu)建用戶與企業(yè)的全新聯(lián)接方式，助力用戶體在人工智能技術(shù)和市場需求的驅(qū)動下，創(chuàng)新企業(yè)都在利構(gòu)建新的產(chǎn)品，重構(gòu)行業(yè)的商業(yè)模式，為客戶提供全新的體驗。在考慮購買和使用企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)時，消費者越來越關(guān)注企業(yè)在數(shù)字渠道提供的互動體驗。引入機(jī)器學(xué)習(xí)有助于優(yōu)化現(xiàn)有服務(wù)，創(chuàng)造更多元的功能板塊，為產(chǎn)品注入新的活力。諸多企業(yè)已經(jīng)看到了這項趨勢，創(chuàng)造出一系列的全新產(chǎn)品形式。例如，自動駕駛與輔助駕駛、智能家居、無人零69%的消費者希望通過AI提升用戶體驗【1】。聊天機(jī)器人彰顯企業(yè)對客戶誠意的最好方式之一。以呼叫中心的場景為例，成功的企業(yè)會將客戶呼叫中心視為成功至關(guān)重要的一環(huán)。機(jī)器學(xué)習(xí)能縮短呼叫等待時間、提高坐席員的工作效率以及客戶滿意度、降低成本。在呼叫中心之外，如今的AI語音助理已經(jīng)成為大部分手機(jī)、智能車載人工智能語音交互技術(shù)的不斷發(fā)展，使得AI語音應(yīng)用的場景化正在成為諸多企業(yè)的一種共識，通過語音技術(shù)降低成本、增加效率成為企業(yè)發(fā)展的核心前提。在互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中，閱讀聽書、資訊播報、兒童故事和小說配音、課件朗讀、訂單播報、智能硬件等很多場景通過將文借助AmazonConnect，您可以快速輕松地創(chuàng)建基于云的聯(lián)系中心，從而創(chuàng)建動態(tài)聯(lián)系流，為呼叫方提供個性化體驗。AmazonLex是一種可以創(chuàng)建智能對話“聊天機(jī)器人”的服務(wù)，您可以利用它將聯(lián)系流變?yōu)樽匀粚υ?。結(jié)合使用AmazonLex聊天機(jī)器人和AmazonConnect，客戶無需與代理通話就能解決最常見的問題,理解呼叫方的意圖，提高自助式交互的成功率，帶給企業(yè)與客戶高效、便捷的溝通7【1】資料來源：數(shù)據(jù)來源：SalesforceStateoftheConnectedCustomer,20227OPPO基于AmazonEC2Inf1OPPO基于AmazonEC2Inf1實例，OPPO小布助手在FAQ和閑聊等典型應(yīng)用場景下，端到端延遲降低多達(dá)25%?；贏mazonSageMaker從數(shù)據(jù)中獲得洞察，以智慧顯示業(yè)務(wù)帶動全品類增長，業(yè)務(wù)創(chuàng)新效率提升逾50%。TCL基于亞馬遜云科技機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)AmazonSageMaker和AmazonTranscribe可以高效地將對話錄音進(jìn)行音頻降噪，提取清晰的對話內(nèi)容，并將語音轉(zhuǎn)成文字，從而通過場景化的關(guān)鍵詞識別分析觸發(fā)相應(yīng)處理，實現(xiàn)對話質(zhì)檢，進(jìn)AmazonPolly是一種將文本轉(zhuǎn)換為逼真語音的服務(wù)，它允許您創(chuàng)建能夠說話的應(yīng)用程序，并構(gòu)建全新類別的支持語音功能的產(chǎn)品。AmazonPolly可結(jié)合AmazonConnect與結(jié)合AmazonConnect與AmazonLex開發(fā)了自動營銷語音機(jī)器人，賦予其客戶更大的便捷與優(yōu)化的體驗，建立更精準(zhǔn)、有效的依托AmazonPolly快速構(gòu)建了具有逼真語音體驗的在線學(xué)習(xí)平基于AmazonEC2GPU實例，將卡車數(shù)據(jù)的集中處理時間從數(shù)周Momenta利用AmazonElasticComputeCloud(Amazon基于AmazonEC2GPU實例，將卡車數(shù)據(jù)的集中處理時間從數(shù)周Momenta利用AmazonElasticComputeCloud(AmazonEC2)P3實例，對Origin基于AmazonConnect在疫情期間提高了客戶滿意度和座席工作效率，并結(jié)合AmazonPolly實現(xiàn)文本到語音的自動轉(zhuǎn)化，一次可管理多達(dá)1200個通話。亞馬遜云科技亞馬遜云科技88通過AI/ML實現(xiàn)質(zhì)量風(fēng)險控制與欺詐識別是企業(yè)保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定安全的重心，人工智能與通過AI/ML實現(xiàn)質(zhì)量風(fēng)險控制與欺詐識別是企業(yè)保障業(yè)務(wù)穩(wěn)定安全的重心，人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為企業(yè)在數(shù)字時代提供了可靠的安全解決方案，如可欺詐檢測質(zhì)量控制預(yù)測性維護(hù)的一環(huán)。以內(nèi)容、社交、游戲為代表的娛樂應(yīng)用正在內(nèi)容）為代表的內(nèi)容生態(tài)因其低門檻、下沉包容的特點而成為常在實際運營過程中，由于用戶群體的廣泛性和復(fù)雜性低俗、色情、暴力、違法等不良信息，大規(guī)模傳播給平臺帶來風(fēng)應(yīng)用的管理者必須建立完備的審核和監(jiān)測機(jī)制，確立手段多變、智能化、高科技化、隱匿性強(qiáng)，的專業(yè)性、復(fù)雜性特點，打擊金融詐騙犯罪新難度。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)能夠快速識別潛在的99通過圖像識別、稱重、光學(xué)掃描等方法對34個特征點進(jìn)行鑒定，3分鐘內(nèi)即可出具鑒定報告，基于Amazon通過圖像識別、稱重、光學(xué)掃描等方法對34個特征點進(jìn)行鑒定，3分鐘內(nèi)即可出具鑒定報告，基于AmazonSageMaker快速搭建定制化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，定位和分類鑒定特征點，實現(xiàn)了接近100%的模型準(zhǔn)確率。通過使用AmazonFraudDetector3×LOGIC3xLOGIC提供托管視頻監(jiān)控攝像頭安裝量超過50000臺基于AmazonRekognition視頻流AmazonLookoutforMetrics在事件真正對客戶商店產(chǎn)生影響之前捕獲20%的事件。通過使用AmazonFraudDetector，減少了6%的欺詐交易。自動完成90%以上以前標(biāo)記AmazonFraudDetector是一項完全托管式服務(wù)，從歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)以及20多年的Amazon經(jīng)驗中獲取洞察，以構(gòu)建準(zhǔn)確的定制欺詐偵測模型，使客戶能夠識別潛在的欺詐活動：如判定新賬戶注冊可能是欺詐的可能性，轉(zhuǎn)AmazonRekognition既可以輕松將圖像和視頻分析功能添加到應(yīng)用程序中，用于檢測任何不適宜的內(nèi)容，識別文字、圖像或視頻中隱含的違規(guī)信息，防止暴力、色情及其他不良信息的傳播，維護(hù)良好的內(nèi)容生態(tài)，保障通過亞馬遜云科技的AI/ML服務(wù)，根據(jù)亞馬遜云科技對客戶的調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，企業(yè)通過自身豐富的實踐以及案例積累，能夠幫助企業(yè)通過“3+1”的模式構(gòu)建人工智能新引擎?，F(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略豐富的豐富的AI/ML工具服務(wù)大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)方法論和資源支持大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)方法論和資源支持人才培養(yǎng)授人以漁人才培養(yǎng)第一步是進(jìn)行架構(gòu)的設(shè)計，包括技術(shù)與企業(yè)組織的架構(gòu)的構(gòu)建，構(gòu)建企業(yè)的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，第二，進(jìn)行第一步是進(jìn)行架構(gòu)的設(shè)計，包括技術(shù)與企業(yè)組織的架構(gòu)的構(gòu)建，構(gòu)建企業(yè)的現(xiàn)代化數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，第二，進(jìn)行AI/ML產(chǎn)品及服每個組織都有不同的數(shù)據(jù)源、不同的分析需每個組織都有不同的數(shù)據(jù)源、不同的分析需求和不同的治理要求，而這些都是動態(tài)的，會隨著時間的推移而變化。因此，全面的數(shù)據(jù)戰(zhàn)略需要能夠處理數(shù)據(jù)的快速增長，并滿足當(dāng)下和未來的使用情況。充分利用數(shù)據(jù)需要的不僅僅是一個數(shù)據(jù)存儲或一個數(shù)據(jù)湖，而是要有一個完整的端到端數(shù)據(jù)解決方案來進(jìn)行存儲和現(xiàn)代數(shù)據(jù)戰(zhàn)略能夠為企業(yè)提供管理、訪問、分析和處理數(shù)據(jù)的全面計劃。現(xiàn)代數(shù)據(jù)戰(zhàn)略由三個核心部分組成：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)代化、打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)統(tǒng)一分析以及業(yè)務(wù)創(chuàng)新實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)重構(gòu)，并通過數(shù)據(jù)安全對于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)代化，您需要數(shù)據(jù)庫來存儲和處理驅(qū)動應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)。對于打破數(shù)據(jù)孤島，實現(xiàn)統(tǒng)一分析，要通過智能湖倉統(tǒng)一應(yīng)用程序生成的所有數(shù)據(jù)以及可能存儲在不同位置的數(shù)據(jù)，并通過工具來幫助您在應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)湖之對于業(yè)務(wù)創(chuàng)新，借助機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能技術(shù)構(gòu)建模型，可以賦予應(yīng)用程序更高UnifyInnovate亞馬遜云科技為端到端的數(shù)據(jù)旅程提供了全面的工具集，覆蓋不同類型的工作負(fù)載、不同類型的數(shù)據(jù)和多種形式的業(yè)務(wù)類別。憑借專門構(gòu)建的服務(wù)、基礎(chǔ)架構(gòu)和工具，以及通過專業(yè)服務(wù)和合作伙伴提供的實UnifyInnovateModernize技術(shù)選型：技術(shù)選型：亞馬遜云科技的AI/ML服務(wù)已經(jīng)有超過10萬客戶通過亞馬遜云科技的AI/ML產(chǎn)品代碼代碼+DevOpsAmazonCodeGuruAmazonDevOpsGuru業(yè)務(wù)流程AmazonPersonalizeAmazonForecastAmazonFraudDetectorAmazonLookoutforMetrics工業(yè)制造AmazonMonitronAmazonLookoutforEquipmentAmazonLookoutforVision醫(yī)療健康A(chǔ)mazonHealthLakeAmazonComprehendMedicalAmazonTranscribeMedical搜索AmazonKendra語音語義語音語義AmazonPollyAmazonTranscribeAmazonTranscribeCallAnalytics文字及文檔處理AmazonTranslateAmazonComprehendAmazonTextract視覺AmazonRekognitionAmazonPanorama聊天機(jī)器人AmazonLex機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)LabeldataSAGEMAKERSAGEMAKERCANVASNo-codeMLforbusinessanalystsSAGEMAKERSAGEMAKERSTUDIOLABMLAMAZONAMAZONSAGEMAKERSTUDIOIDEmodelsCI/CD