机器学习是人工智能的重要分支，机器学习从诞生之日起发展到今天已经走过了20多年的时间。如今，人工智能和机器学习已经成为新一代信息技术的典型代表，一个好的算法模型的产生，离不开机器学习。
作为机器学习领域的倡导者和领先企业，AWS曾于年11月推出AmazonSageMaker机器学习平台服务。据了解，AmazonSageMaker是一项完全托管的服务，可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。AmazonSageMaker完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。
它推出短短三年时间，已经成为机器学习领域最受欢迎的服务之一，使用客户达上万家，包括3M、ADP、阿斯利康、Avis、拜耳、Bundesliga、CapitalOne、Cerner、Chick-fil-A、Convoy、达美乐比萨、富达投资、GE医疗、Georgia-Pacific、赫斯特、iFood、iHeartMedia、摩根大通、Intuit、联想、Lyft、国家橄榄球联盟、Nerdwallet、T-Mobile、汤森路透、Vanguard等等。尽管如此，AWS仍会每年新增一些新的功能和工具，不断延展服务的宽度和深度。
在Gartner发布的年云上AI开发者服务魔力象限中，AWS被评为领导者，AmazonSageMaker是其中不可或缺的一部分。
在12月9日的re:Invent大会上，AWS人工智能副总裁SwamiSivasubramanian发表了机器学习主题演讲，并宣布AWS为其机器学习服务AmazonSageMaker推出九项新的功能。
这九项新功能可以使开发人员更容易自动化、规模化的构建端到端的机器学习工作流。
以下是Swami的演讲内容和新功能介绍，雷锋网进行了不改变原意的整理：
今天的发布汇集了多项强大的新功能，包括更易用的数据预处理、专用的特征存储、自动化工作流、更多的训练数据可见性以减少数据倾斜和更好的预测解释、大型模型的分布式训练速度可最多提升两倍，以及监控边缘设备上的模型。
机器学习日益成为主流，但它仍在快速发展。随着机器学习受到广泛