Amazon SageMaker是一款面向所有数据科学家和开发人员的机器学习服务，能够有效的帮助他们快速构建、训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker结合亚马逊云上的Amazon EMR大数据处理、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 数据存储等服务，让音智达能够为客户错综复杂的业务场景设计出各种各样的技术架构，满足客户的不同需求。

亚马逊的机器学习已有20余年的历史，但也是在最近几年，人工智能才真正显现出它的有效性。

贝佐斯看在眼里，顺势而为，开始着手将亚马逊全面打造为人工智能企业。这时候，也还没有企业能做出优秀的AI推荐系统，人们还沉迷于深度学习在图像识别上的胜利，亚马逊则准备在AI时代守住自己的领地。

早在1998年，Amazon.com就上线了基于物品的协同过滤算法，这是业界首次将推荐系统应用于百万物品及百万用户规模。比如，亚马逊商城的“看了又看”功能背后就是协同过滤算法在支撑。

亚马逊云科技的托管服务也提升了人员效率。以Amazon SageMaker为例，它可以在数据科学家构建预测算法的同时，保证数据的安全性以及优化数据工程等工作，简化角色构成，减少开展新项目时的繁复工作，让数据科学家们能够专注于算法本身，高效地构建细分业务场景。Amazon SageMaker还为音智达带来了显著的效率提升，以往完成一个项目需要几个月的时间，现在已经缩短到几周内。”Amazon SageMaker对于我们而言并不仅仅是一个工具，更是我们面对客户的一个十分优秀的平台和环境。它的一键式部署、弹性、自我调度、运维，可以让客户在各个运营阶段都很轻松。数据的安全隐私性也有保证。”