Machine Learning - 深入了解 - Amazon AWS

Machine Learning. 簡介. 初階課程| 5 分鐘. 為什麼使用AWS Machine Learning？ ... 在本教學中，您將學習如何使用Amazon SageMaker 建立、訓練和部署ML 模型。

類別深入了解 MachineLearning 簡介 初階課程|5分鐘 為什麼使用AWSMachineLearning？ AWS提供最廣泛和最深入的機器學習服務集，並支援雲端基礎架構，讓機器學習掌握在每個開發人員、資料科學家和專家從業人員手中。

對於沒有任何機器學習經驗的開發人員，AWS提供了一套AI服務，讓他們可以輕鬆建立複雜的AI驅動的應用程式，例如個人化推薦、聯絡中心、即時媒體字幕和自動文件分析。

這些服務通常利用用於支援Amazon自身業務的AI技術建立。

AmazonSageMaker是全受管的ML服務，可協助機器學習開發人員和資料科學家大規模建立、訓練及部署ML模型。

專家級從業人員可在所選擇的架構上進行開發，這是AmazonSageMaker中提供的受管體驗，或者使用AWSDeepLearningAMI(AmazonMachineImages)，這些都是完全採用最新版、最熱門的深度學習架構和工具所設定。

AWSMachineLearning客戶 從世界規模最大的企業到新興的新創企業均採用AWS，他們在AWS建立為數最多的ML模型。

Domino’sPizzaEnterprises使用AWS進行預測性訂購在創紀錄的時間內完成送餐»REAGroup如何使用AmazonRekognition實現自動圖像合規性»使用AmazonPersonalize透過個人化的優惠券推薦來提高客戶參與度和忠誠度» 更多客戶案例>> 了解AWS客戶如何使用ML進行創新 探索AWSMachineLearning服務 AmazonSageMaker-迅速建立、訓練和部署機器學習模型 AmazonSageMaker是一項全受管服務，能讓所有開發人員和資料科學家大規模輕鬆地建置、訓練及部署ML模型。

因為可以去除ML工作流程中每一步驟的複雜性，所以您在部署ML使用案例時會更加輕鬆，無論是預測性維護、電腦視覺或是預測客戶行為皆不例外。

進一步了解» AmazonSageMakerStudio SageMakerStudio是首個適用於ML的全整合式開發環境，能大規模地建置、訓練和部署ML模型 AmazonSageMakerGroundTruth SageMakerGroundTruth提供預先建置的工作流程與介面，可快速建立及管理高精準的訓練資料集 AmazonSageMakerAutopilot SageMakerAutopilot是業界第一組自動ML功能，可讓您完整深入了解ML模型 AmazonSageMakerNeo SageMakerNeo讓開發人員只需訓練ML模型一次，即可在雲端和邊緣的任何地方執行 AWSAI服務-輕鬆將智慧新增至應用程式。

無需機器學習技能。

已預先訓練的AI服務，以Amazon提振本身業務所用的相同技術為基礎，為您的應用程式和工作流程提供現成智慧，協助增進業務成果。

您無需具備任何機器學習專業，就能建置AI技術支援的應用程式。

探索全部AWSAI服務» AmazonCodeGuru 自動化程式碼審查並識別您最昂貴的程式碼 AmazonTranscribe 輕鬆新增高品質語音轉換文字功能至您的應用程式和工作流程 AmazonComprehend 使用自然語言處理，從非結構化文字中擷取洞見和關係資訊 AmazonForecast 憑藉Amazon.com使用的相同ML預測技術建立準確的預測模型 AmazonRekognition 新增影像和影片分析至您的應用程式，對資產分類，自動化媒體工作流程，以及擷取意義 AmazonTextract 只需幾小時即可從數百萬文件中自動擷取文字和資料，減少手動操作 AmazonPolly 將文字轉化為逼真的語言，為您的應用程式帶來語音功能 AmazonLex 輕鬆建置交談代理器，改善客戶服務，提升聯絡中心效率 AmazonPersonalize 使用多年在Amazon.com上運用的ML技術，為您的客戶提供個人化體驗 AmazonKendra 新增自然語言搜尋功能至您的應用程式，讓使用者可以更輕鬆地找到他們所需的資訊 Amazon詐騙偵測器 使用與Amazon.com相同的技術，識別潛在的線上詐騙活動 AmazonTranslate 透過經濟高效的翻譯服務，支援以多種語言聯絡目標對象，擴大聯絡範圍 基礎知識 初階課程|10分鐘 AWSAI服務 使用AWS的AI服務，您可以將影像和影片分析、預測、個人化推薦、虛擬助理以及文件分析等功能新增到應用程式，無須具備ML方面的專業知識。

例如，開發人員可以使用AmazonTextract在數小時內自動從數百萬個文件中提取文字和資料。

什麼是AmazonTextract？ AmazonSageMaker AmazonSageMaker是一項全受管服務，能讓所有開發人員和資料科學家輕鬆地快速建置、訓練及部署ML模型。

SageMaker可消除ML過程中每個步驟的繁重工作，讓開發高品質模型變得輕而易舉。

傳統的ML開發是一個複雜、昂貴、反覆的過程，因為沒有用於整個ML工作流程的整合工具，讓這一切變得更加困難。

您需要將工具和工作流程拼接在一起，這既耗時又容易出錯。

SageMaker透過在單一工具集中，提供機器學習所用的全部元件來解決這一難題，因此，模型能以更少的工作和更低的成本更快地投入生產。

什麼是AmazonSageMaker？ AWS教育裝置 AWS提供為所有技能等級的開發人員設計之教育裝置產品組合，利用有趣實用的方法學習ML的基礎知識。

觀看下面的影片以了解AWSDeepRacer和AWSDeepLens的使用方式： 什麼是AWSDeepRacer 機器學習如何讓貓無法進入室內 學習資源 初階課程|30分鐘 AWSTrainingandCertification 深入了解用來訓練Amazon的開發人員和資料科學家的相同ML課程。

開發人員、資料科學家、資料平台工程師以及業務決策者可以使用此培訓來學習如何將ML、AI和深度學習應用在業務，以獲得新的洞見和價值。

選擇分角色的學習路徑» AWSMachineLearning服務簡介 本課程介紹AmazonML和AI工具，這些工具能在各個框架和基礎架構、機器學習平台以及API驅動服務之間啟用各項功能。

要有效利用ML，您需要具備這些關鍵層的能力、正確的資料存放區、安全性和資源進行分析。

開始課程» MachineLearning術語和過程 本課程向您介紹基本的ML概念以及資料經歷的機器過程。

我們將詳細探討機器學習過程中的每個步驟，並解釋在ML專案階段出現的一些常用術語和技術。

開始課程» AWS基礎知識：MachineLearning基本知識 什麼是ML？ML如何解決業務問題？什麼時候適合使用ML模型？ML管道包含哪些階段？本課程簡要介紹ML這個令人興奮領域的相關概念、術語和過程！ 開始課程» 教學和實驗 實作教學可幫助您快速開始使用AWSML。

查看所有教學>> 使用AmazonSageMaker建立、訓練和部署ML模型 在本教學中，您將學習如何使用AmazonSageMaker建立、訓練和部署ML模型。

本練習中，我們將使用熱門XGBoostML演算法。

AmazonSageMaker是全受管的模組化ML服務，可讓開發人員和資料科學家大規模建立、訓練及部署ML模型。

開始教學» 使用AmazonSageMakerAutopilot自動建立機器學習模型 在本教學中，您可以自動建立ML模型，無須撰寫任何程式碼！AmazonSageMakerAutopilot是一種AutoML功能，可自動建立最佳的分類和迴歸ML模型，同時擁有完整的控制和可見性。

開始教學» AWS架構中心 瀏覽AWS架構中心的MachineLearning類別，了解建置最佳MachineLearning架構的最佳實務。

  開始建置>> 其他資源 AWSMachineLearning部落格 閱讀有關機器學習一切事物的最新消息和更新 閱讀部落格文章» 線上技術講座 加入我們，參加由AWS解決方案架構師和工程師主持的線上簡報，內容涉及一系列ML主題，適合不同專業知識水平的聽眾。

查看所有線上技術會談» AWS架構中心 學習最佳實務，以快速、輕鬆地建置、訓練和部署任意規模的機器學習模型。

瀏覽架構中心» 頁面內容 簡介 基礎知識 學習資源 AWS架構中心 其他資源 結束對InternetExplorer的支援 知道了 AWS對InternetExplorer的支援將於07/31/2022結束。

支援的瀏覽器包括Chrome、Firefox、Edge和Safari。

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