Amazon SageMaker JumpStart 可帮助您快速轻松地开始机器学习。为了帮助您更轻松地上手,SageMaker JumpStart 为最常见的使用案例提供了一套解决方案,只需单击几下即可轻松部署。这些解决方案是完全可定制的,并展示了 AWS CloudFormation 模板和参考架构的使用,因此可以加快您的 ML 进程。 Amazon SageMaker JumpStart 还支持一键式部署和 150 多种流行的开源模型的微调,例如自然语言处理、对象检测和图像分类模型。

使用案例

探索 Amazon SageMaker JumpStart 的可能性

预测性维护

预测性维护

采取预防措施,例如在最佳时间更换零件和维修、以最低成本延长机器的剩余使用寿命和提高运营效率。

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计算机视觉

计算机视觉

将自动化或智能扩增应用于各种应用程序,以提高质量和速度。

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自动驾驶

自动驾驶

检测道路上的行人和其他车辆等物体,以加快创新的步伐,并将自动驾驶汽车变为现实。

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欺诈检测

欺诈检测

更快地自动检测可疑交易和其他异常行为,并及时向客户发出警报,以减少潜在财务损失并增强客户的信任度。

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信贷风险预测

信贷风险预测

预测贷款违约的可能性,以使风险调整后的收益最大化。

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从文档中提取和分析数据

从文档中提取和分析数据

自动从手写和电子文档中提取、处理和分析数据,以进行更准确的调查和更快的决策。

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流失预测

流失预测

预测客户流失的可能性,通过锁定可能的放弃者并采取补救措施(例如促销优惠)来提高保留率。

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需求预测

需求预测

更快、更准确地预测需求指标,以便及时做出决策,帮助满足客户期望并减少库存持有成本和浪费。

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个性化推荐

个性化推荐

为客户提供定制的独特体验,以提高客户满意度并快速发展您的业务。

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入门

使用案例

解决方案

入门

预测性维护

适用于车队的预测性维护

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适用于生产的预测性维护

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计算机视觉

图像中的产品缺陷检测

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自动驾驶

自动驾驶汽车的视觉感知与主动学习

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欺诈检测

检测恶意用户和交易

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使用深度图库库进行金融交易中的欺诈检测

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信贷风险预测

解释信贷决策

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从文档中提取和分析数据

情感分类的差异化隐私

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文档汇总、实体和关系提取

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使用 Amazon SageMaker 进行手写识别

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填写表格记录中的缺失值

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流失预测

带文本的流失预测

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需求预测

具有深度学习功能的需求预测

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个性化推荐

具有深度图库的身份图谱中的实体解决方案

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购买建模

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客户

  • 任务自动化
  • MyCase
  • Pivotree
  • 任务自动化
  • 任务自动化
    任务自动化
    “借助 Amazon SageMaker JumpStart,我们能够在几天之内启动 ML 解决方案,从而更快、更可靠地满足机器学习预测需求。”

    自动化任务 CEO Alex Panait

  • MyCase
  • MyCase
    MyCase
    “借助 Amazon SageMaker JumpStart,我们可以获得更好的起点,从而在 4-6 周而不是 3-4 个月内,为我们自己的使用案例部署 ML 解决方案。”

    MyCase 软件工程师 Gus Nguyen

  • MyCase
  • Pivotree
    Pivotree
    “借助 Amazon SageMaker JumpStart,我们可以更快地构建 ML 应用程序,例如自动异常检测或对象分类,并在几天之内启动从概念验证到生产的解决方案。”

    Pivotree 平台架构师 Milos Hanzel 

资源

博客


Deep demand forecasting with Amazon SageMaker

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Building an AI-powered Battlesnake with reinforcement learning on Amazon SageMaker

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Scaling your AI-powered Battlesnake with distributed reinforcement learning in Amazon SageMaker

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借助 Amazon SageMaker 进行金融交易网络中的欺诈检测

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借助 Amazon SageMaker 加速自动驾驶汽车解决方案,以Lyft 为例

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如何使用 Amazon SageMaker 构建个性化模型

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借助 Amazon SageMaker 更快地检测欺诈,以Coinbase 为例

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AWS 精英

AWS Machine Learning 精英

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