2013年，我还在自学Java编程的时候，一个资深程序员问我，你知道什么是神经网络编程吗？刚学完Java基础语法，发自内心的说，离我太远了。
2016年，谷歌AlphaGo战胜世界围棋冠军的消息点燃了人工智能这个沉寂已久的话题，人工智能迅速获得广泛关注。如今，机场、火车站门口随处可见手机app。
2017年左右，我在网上学习了唐老师的机器学习入门课程，对机器学习有了一点深入的了解，具体是深度学习的技术概念和发展过程，了解了当下最热门最有前景的前沿技术。
在全世界的关注下，人工智能的发展速度似乎在加快，机器学习的模型越来越大，可以做的事情越来越多。最近刷的AI画Dall E2令人振奋，再次提升了人们对AI的期待。
但是中国的AI人才还是比较少的。领英发布的《全球AI人才报告》显示，截至2017年第一季度，全球AI人才超过190万，其中美国85万，中国仅5万。
这个数据可能有点老，但大致说明了中国人工智能领域人才较少的事实。在过去几年中，在各种政策和措施的指导下，情况将会得到改善。我相信真正进入机器学习领域的人会大大增加。
而我，作为一个对机器学习略知一二的观察者，想给希望进入或者已经在人工智能领域的朋友一些建议:
欲善其事，必先利其器。建议关注和了解云上的机器学习开发平台，比如我最熟悉的亚马逊云技术的Amazon SageMaker。
Gartner在2022年5月发布了一份魔力象限报告，该报告是关于云上AI开发者的服务。在报告中，亚马逊云技术与微软、谷歌、IBM处于领先地位。
这份报告大约从2020年开始发布，同年发布了数据科学和机器学习平台魔力象限。之后的两年，Gartner似乎刚刚更新了CAIDS报告，但是数据科学和机器学习平台的魔力象限并没有更新。可以理解为Gartner推荐你在云上做AI开发工作。
为什么乐观？
Gartner对CAIDS的定义是指那些使开发者或业务人员能够在没有数据科学专业知识的情况下开发AI的服务。它们可以是云托管或容器化的服务，可以通过API或SDK或应用程序来使用。
根据Gartner的调查，超过75%的IT领导者表示，他们组织中不到25%的软件工程师接受过机器学习培训，云上的AI开发者服务是填补这一空白的关键。
到2025年，组织内部开发的70%的新应用将采用AI技术，云AI开发者服务为开发者提供所需的机器学习和开发能力。
Gartner的报告中有这么长的一段话谈到了云上AI开发的重要性。
所以我也非常推荐希望进入或者已经在人工智能领域的朋友关注CAIDS，以我最熟悉的亚马逊云技术的云AI开发者服务为例。
在最底层，亚马逊云技术拥有自主研发的机器学习训练芯片Amazon Trainium和机器学习推理芯片Amazon Inferentia。自研芯片的优势是降低成本，专用芯片的优势是提高效率。当自研专有芯片放在公有云上，可以利用云上的大规模扩展，最大可能的提高训练速度。
在中间层，全托管的机器学习服务亚马逊SageMaker提供了全球首个机器学习集成开发环境SageMaker Studio，免去了机器学习过程中的繁重工作，降低了机器学习的入门门槛。我曾经在没有任何人指导的情况下，完成了一个机器学习模型的开发过程。
在顶层，亚马逊云技术提供超过20种经过训练的AI服务，涵盖计算机视觉、语音到文本转换、机器对话、文本处理、个性化推荐、时间序列预测、客户服务、企业内部信息搜索、开发和运维、工业AI等。，用户可以直接调用。
我个人对亚马逊SageMaker感受最深。
亚马逊SageMaker除了提供基础资源，还有各种功能可以提供极大的便利。我试着用Amazon SageMaker运行了几个演示，过程很顺利。我甚至用亚马逊SageMaker Studio的Autopilot自动生成了一个机器学习模型，几乎和有手一样好用。
对于新手来说，亚马逊SageMaker可以降低门槛，省去必须自己购买硬件和配置开发环境的麻烦，帮助你快速熟悉开发流程。可以帮助新手快速度过最初的冷启动时间。如果他们熟悉机器学习，也可以考虑DIY一个没有亚马逊SageMaker的开发环境。
另外，对于机器学习或者数据科学家，推荐深度使用亚马逊SageMaker，可以加快开发进程和速度。与其加班996个小时，不如找个得心应手的工具提高开发效率。
亚马逊SageMaker也有非常实用的功能。我知道，例如，它可以识别和调整数据偏差。在没有足够的数据进行训练的时候，它还能自动生成数据，以机器学习的能力进行训练。还有一些可视化工具和一些我不太懂的工具。
我能想到的工具很多，想不到的工具也很多。简而言之，亚马逊云技术有一堆前沿工具和一套流畅的机器学习流程，值得去体验和了解。
如果你是囊中羞涩的学生党，想使用云上的机器学习服务，也可以先试试免费版的亚马逊SageMaker。地址在这里，想先了解一下可以看看这篇文章。“完了就买不起GPU了？亚马逊SageMaker对你是免费的。和Google的Colab差不多，但是国内用户的上手门槛略高。
科拉布
目前，全球有数十万客户选择亚马逊云技术运行其机器学习工作负载，包括网易有道旗下的有道乐阅读少儿版、上海新朝阳Convertlab、西门子工业自动化产品成都生产及RD基地、乐普医疗等。
笔者之前采访过，Joyme，芮芮科技，AdTiming，FunPlus，FreeWheel等。都在或多或少的使用亚马逊Sagemaker。如果有兴趣，不妨一试。
