亞馬遜網絡服務(AWS)宣布了其深度學習虛擬機映像的更新，以及其AI服務SageMaker Ground Truth和Rekognition的改進。

Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)是最古老的AWS服務之一，但它仍然為構建機器學習解決方案提供了最大的靈活性。EC2虛擬機由Amazon Machine Image(AMI)定義，它是計算機硬盤驅動器的“快照”。這為開發人員提供了一種在安裝了操作系統和軟件套件的情況下快速啟動計算機或計算機集群的方法。

AWS 深度學習AMI在2016年末宣布，是Amazon為“自己動手”機器學習開發人員準備的預打包設置。它包括Python的Anaconda發行版以及幾種流行的深度學習框架，包括TensorFlow，Apache MXNet，PyTorch和Chainer。AMI的最新版本包括對PyTorch 1.1和Chainer 5.4 的升級。發行說明中提供了完整的更改列表。

許多機器學習訓練任務需要包含已知“答案”或標簽的數據集。例如，訓練系統以識別圖像中的對象需要圖像的集合以及其中的對象列表。這通常需要“自然情報”;也就是說，一個人必須檢查每個圖像并寫下其中的對象。

Amazon SageMaker Ground Truth使用戶可以上傳未標記的數據集并為其定義標簽作業，然后將工作分配給人工團隊。SageMaker Ground Truth支持使用“公共勞動力”(通過Mechanical Turk)，第三方供應商勞動力或用戶自己的私有勞動力。現在，新版本允許用戶配置私人勞動力，以便新來的工作將電子郵件發送給工作人員。以前，工人必須輪詢系統以查找可用的工作。

Google Cloud Platform具有類似的標簽解決方案，但它是“預發布”功能，僅支持Google自己的員工和第三方供應商工人;它不支持建立專門的私人勞動力。與大多數AWS一樣，AWS私有勞動力解決方案旨在與其他AWS服務結合使用。例如，工作人員使用Amazon的Cognito身份服務登錄到系統，然后通過簡單通知服務(SNS)發送電子郵件通知。

對于那些不想“自己開發”機器學習的人，AWS提供了各種AI服務。Amazon Rekognition是AWS的完全托管的視頻和圖像分析解決方案。給定圖像或視頻，Rekognition可以識別對象，人物，文本，場景和活動，并檢測任何不適當的內容。但是，與大多數較新的服務一樣，并非在每個AWS區域都可用。通過此新版本，Rekognition現在可在另外四個地區使用：(法蘭克福)，(倫敦)，西部(加利福尼亞北部)和亞太地區(新加坡)。

其他主要的云服務提供商提供的服務類似于Rekognition。Microsoft Azure的 計算機視覺服務提供了一組可比較的功能。像識別，它不是在每個地區都可用。Google的 Vision API在全球范圍內可用，但僅適用于圖像，不適用于完整視頻。