Gartner发布云AI开发者服务魔力象限：腾讯云入选，AWS被评为领导者--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

近日，国际权威信息研究机构Gartner发布了《云AI开发者服务魔力象限》。亚马逊的AWS被评为行业领导者，微软、谷歌、IBM紧随其后。而腾讯云成为中国唯一入选该象限的云厂商。

Gartner每年都会发布不同领域的市场调研报告。其中，魔力象限报告是最具备影响力的厂商评估报告。魔力象限报告帮助企业决策者快速了解当前某个市场的竞争技术厂商，以及厂商当前和未来提供给客户的服务能力；了解厂商抢占市场的竞争策略。

Gartner预测，到2023年，超过40％的开发团队将使用自动化机器学习服务，来构建向其应用程序中添加AI功能的模型，而在2019年这一比例还不到2％；到2025年，将有50％的数据科学项目实现自动化，从而缓解目前AI人才短缺的问题。

此次AWS被评为领导者，主要因为其推出的自动生成机器学习模型工具SageMakerAutoPilot受到了广泛好评。该工具可根据用户的数据自动训练和调整最佳机器学习模型，以进行分类或回归，同时保持完全控制和可见性。

传统上构建机器学习模型需要二进制选择，一方面，可以手动准备特征，选择算法和优化模型参数，以便完全控制模型设计并了解生成模型的所有想法。但是，这种方法需要深厚的 ML 专业知识。

另一方面，如果用户没有这方面的专业知识，则可以使用自动化方法AutoML来生成模型，以处理所有的繁重工作，但使用这种方法几乎无法了解模型的创建方式。

虽然使用 AutoML创建的模型可以正常运行，但用户对它的信任度可能会降低，因为你无法理解它的内容，也无法重新创建它，而且用户无法学习将来可能对你有所帮助的最佳实践。

使用 Amazon SageMaker Autopilot，用户无需再做这种选择。可以自动构建机器学习模型，而不会有任何影响。使用 SageMaker Autopilot，用户可以提供一个表格数据集并选择要预测的目标列，可以是数字（如房价，称为回归）或类别（如垃圾邮件/非垃圾邮件，称为分类）。

SageMaker Autopilot 将自动探索不同的解决方案以找到最佳模型。只需单击一下，即可将模型直接部署到生产环境中，或使用 Amazon SageMaker Studio 迭代推荐的解决方案，以进一步提高模型质量。

用户使用SageMaker Autopilot构建模型主要有以下几点好处：

快速生成高质量模型：经过一组初始迭代后，AmazonSageMaker Autopilot 会在 SageMaker Studio 中创建一个按性能排序的模型排行榜。用户可以查看每个模型使用哪些数据功能，并部署最适合用户实际业务的功能。

保持可见性和控制：生成模型的过程完全透明的。用户可以为Amazon SageMaker Autopilot 创建的任何模型自动生成 Amazon SageMakerNotebook。然后，深入了解其创建方法的详细信息，根据需要对其进行优化，并在将来的任何时候从Notebook 重新创建它。

易于部署：在选择要部署的模型时，只需单击一次即可生成推理管道。推理管道可以直接用于批量推理，也可以部署到完全托管的 SageMaker 终端节点以进行实时推理。

AmazonSageMaker Autopilot 主要应用领域，如金融行业、房地产和能源等行业的价格预测、客户流失预测以及个人和企业的风险评估。

Gartner认为此次腾讯云入选是因为其在技术创新、产品迭代和市场规模具有较大的影响力。

腾讯拥有众多实力强劲的人工智能研究实验室，包括专注于基础人工智能研究的腾讯AI Lab，专注于图像识别的优图实验室，聚焦语音识别、自然语音处理、数据挖掘和机器学习等领域的微信人工智能实验室。

腾讯正在将其丰富的人工智能资源转化为腾讯云的多种服务能力，广泛应用于游戏、视频、金融、政务等行业。

同时，腾讯云拥有全球最为完整的人工智能产品矩阵，其智能语音产品包括语音识别、语音合成等；自然语言处理产品包括情感分析、智能分词、文本纠错等；视觉服务包括人脸识别、图像识别和OCR。

自动机器学习服务包括特征工程、自动模型构建、模型管理，以及用于数据预处理、转换和选择的多种算法。

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