Machine Learning ใน AWS

Machine learning ในการใช้งานของ Developer และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคน

ที่ Amazon เรามีการลงทุนอย่างหนักในด้านปัญญาประดิษฐ์มากว่า 20 ปี โดยอัลกอริธึม Machine learning (ML) ช่วยขับเคลื่อนระบบภายในของเราเป็นจำนวนมาก นอกจากนี้ยังเป็นแกนหลักให้กับความสามารถที่ลูกค้าของเราจะได้รับ – ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพของเส้นทางในศูนย์กระจายสินค้าของเรา และเครื่องมือการให้คำแนะนำของ Amazon.com ไปจนถึง Echo ที่ให้บริการโดย Alexa โครงการริเริ่มใช้โดรนของ Prime Air และประสบการณ์การค้าปลีกรูปแบบใหม่ของ Amazon Go นี่เป็นเพียงการเริ่มต้น ภารกิจของเราคือการแบ่งปันการเรียนรู้ที่เรามี รวมถึงความสามารถด้าน ML ในรูปของบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ และมอบให้ Developer และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคนได้ใช้งาน

ทำไมจึงต้องใช้ Machine Learning ใน AWS

Machine Learning สำหรับทุกคน

ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล, นักวิจัย ML หรือ Developer ก็ตาม AWS จะนำเสนอบริการ Machine Learning และเครื่องมือที่ปรับแต่งให้ตรงกับความต้องการและระดับความเชี่ยวชาญของคุณ

บริการ ML ด้วย API

Developer สามารถเพิ่มเชาวน์ปัญญาให้กับแอปพลิเคชันต่างๆ ได้โดยง่าย ด้วยการเลือกบริการที่ผ่านการฝึกอบรมที่มีหลากหลาย ได้แก่ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ การพูด การวิเคราะห์ภาษา และฟังก์ชันการใช้แชทบ็อต

การสนับสนุนกรอบงานหลากหลาย

AWS สนับสนุน Machine Learning Frameworks หลักทั้งหมด ได้แก่ TensorFlow, Caffe2 และ Apache MXNet เพื่อให้คุณสามารถนำไปใช้หรือพัฒนาโมเดลที่คุณเลือก

ตัวเลือกความครอบคลุมในการประมวลผล

AWS นำเสนอตัวเลือกการประมวลผลที่หลากหลายสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานด้วยอินสแตนซ์บน GPU ที่มีประสิทธิภาพสูง อินสแตนซ์ที่ปรับให้มีความเหมาะสมกับการประมวลผลและหน่วยความจำ รวมทั้ง FPGA

การรวมแพลตฟอร์มเชิงลึก

บริการ ML ถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์มที่เหลือในเชิงลึก ได้แก่แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่ (Data Lake) และเครื่องมือฐานข้อมูลที่คุณต้องใช้สำหรับ ML Workloads แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่บน AWS ให้คุณสามารถเข้าถึงแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์แบบที่สุดสำหรับข้อมูลจำนวนมาก (Big Data)

การวิเคราะห์แบบครอบคลุม

เลือกจากชุดของบริการที่ครอบคลุมสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่การสร้างคลังข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ การประมวลผลเป็นชุด การประมวลผลแบบสตรีม กระบวนการปฏิบัติงานลำดับงานข้อมูล

ปลอดภัย

ควบคุมการเข้าถึงทรัพยากรด้วยนโยบายการกำหนดสิทธิ์ที่มีรายละเอียดแยกย่อย บริการพื้นที่เก็บข้อมูลและฐานข้อมูลมีการเข้ารหัสที่มีประสิทธิภาพสูงเพื่อรักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณ ตัวเลือกการจัดการคีย์มีความยืดหยุ่นช่วยให้คุณเลือกได้ว่าคุณหรือ AWS ที่จะจัดการคีย์การเข้ารหัส

ค่าบริการที่ใช้ตามจริง

ใช้บริการตามที่คุณต้องการ และในช่วงเวลาที่คุณต้องการใช้เท่านั้น การกำหนดราคา AWS จะไม่มีการคิดค่าธรรมเนียมล่วงหน้า การลงโทษเมื่อยกเลิกใช้งาน หรือการทำสัญญาระยะยาว AWS Free Tier ช่วยคุณเริ่มต้นใช้งาน AWS

Machine Learning เพิ่มเติมถูกสร้างบน AWS มากกว่าที่อื่น

zillow-logo-250x100
Netflix
Capital_One
NFL
Samsung_Smartthings
Kia
Liberty_Mutual
Expedia
Bristol Myers Squibb
Pinterest
Tinder
FINRA
Intuit
CMU
Formula1
OpenAI

ฝึกและปรับใช้โมเดลได้อย่างรวดเร็ว

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ช่วยให้ Data Scientists และ Developers สร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล Machine Learning ได้อย่างรวดเร็วและง่ายดายด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องประสิทธิภาพสูง การสนับสนุนกรอบงานหลากหลาย และการฝึกอบรม การปรับ และการอนุมานในคลิกเดียว Amazon SageMaker มีสถาปัตยกรรมแบบโมดูล ดังนั้นคุณจึงสามารถเลือกใช้ความสามารถเฉพาะบางอย่าง หรือทั้งหมดใน Machine Learning Workflows ที่มีอยู่ของคุณได้ 

เรียนรู้เพิ่มเติม »

SageMaker_How_it_works

ลองใช้งานด้วย AWS DeepLens

AWS DeepLens คือกล้องวิดีโอที่เปิดใช้การเรียนรู้เชิงลึกตัวแรกของโลกสำหรับ Developer เมื่อรวมเข้ากับ Amazon SageMaker และบริการ AWS อื่นๆ จำนวนมากแล้ว จะทำให้คุณสามารถสร้างและใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย

เรียนรู้เพิ่มเติม »  

แนวทางใหม่ในการเรียนรู้

AWS DeepLens ช่วยให้ Developer ในทุกระดับทักษะสามารถเริ่มต้นใช้งานการเรียนรู้เชิงลึกได้ในเวลาไม่ถึง 10 นาทีผ่านโครงการตัวอย่างด้วยการฝึกปฏิบัติการใช้งานจริง

สามารถตั้งโปรแกรมได้ทั้งหมด

เมื่อใช้ AWS Lambda จะเป็นเรื่องง่ายที่จะกำหนดและตั้งโปรแกรม AWS DeepLens เอง โมเดลใน DeepLens สามารถทำงานเป็นส่วนหนึ่งของฟังก์ชัน AWS Lambda เพื่อการทดลองที่รวดเร็ว

ฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

AWS DeepLens เป็นกล้องวิดีโอไร้สายความคมชัดสูงที่สร้างขึ้นแบบกำหนดเอง โดยมีการประมวลผลออนบอร์ดที่มีความสามารถดำเนินการอนุมานการเรียนรู้เชิงลึกด้วยโมเดลที่มีความซับซ้อนแบบเรียลไทม์

สร้างแบบกำหนดเองสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก

ใช้งานได้ทันทีสำหรับ DeepLens ซึ่งได้รับการติดตั้งล่วงหน้าพร้อมกับ Apache MXNet ในเวอร์ชันที่ปรับให้เหมาะสม คุณสามารถรันกรอบงานการเรียนรู้เชิงลึกใดๆ บนอุปกรณ์ ซึ่งได้แก่ TensorFlow และ Caffe2

deeplens_front_crop

บริการแบบ API ช่วยให้แอปพลิเคชันสามารถทำงานได้อย่างชาญฉลาด

บริการอัจฉริยะของเราจะช่วยให้คุณสามารถเพิ่มความชาญฉลาดให้กับแอปพลิเคชันของคุณโดยการเรียกใช้ API เพื่อให้บริการผ่านการฝึกอบรม แทนที่จะต้องเสียเวลาในการพัฒนาและฝึกอบรมโมเดลของคุณเองขึ้นมาใหม่

บริการวิทัศน์

แชทบ็อตการสนทนา

Amazon Rekognition Image

การวิเคราะห์ภาพโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

Amazon Rekognition Video

การวิเคราะห์วิดีโอโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก

Amazon Lex

สร้างแชทบ็อตเพื่อติดต่อลูกค้า

Amazon Comprehend

ค้นพบข้อมูลเชิงลึกและความสัมพันธ์ที่อยู่ในข้อความ

Amazon Translate

การแปลข้อความอย่างเป็นธรรมชาติ           

Amazon Transcribe

การรู้จำเสียงพูดอัตโนมัติ         

Amazon Polly

การแปลงข้อความเป็นคำพูดด้วยเสียงธรรมชาติ

พัฒนาโมเดลที่มีความซับซ้อนมากด้วยกรอบงานต่างๆ

AWS สนับสนุนทุกกรอบงาน Deep Learning ที่สำคัญ เพื่อให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ Developer มีสภาพแวดล้อมแบบเปิดกว้างและยืดหยุ่นมากที่สุด

Amazon Deep Learning AMI

AWS Deep Learning AMI ให้คุณมีโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือเพื่อเพิ่มความเร็วให้กับ Deep Learning ในระบบคลาวด์ AMI ได้รับการติดตั้งล่วงหน้าพร้อมกับ Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch, the Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), Caffe, Caffe2, Theano, Torch, Gluon และ Keras เพื่อฝึกฝนโมเดล AI แบบกำหนดเองที่มีความซับซ้อนมาก Deep Learning AMI ให้คุณสร้างคลัสเตอร์การปรับขนาดอัตโนมัติของ GPU ที่มีการจัดการสำหรับการฝึกอบรมขนาดใหญ่ หรือใช้การอนุมานกับโมเดลที่ผ่านการฝึกฝนด้วยอินสแตนซ์ CPU แบบปรับการประมวลผลให้เหมาะสมหรือแบบใช้งานทั่วไป

เรียนรู้เพิ่มเติม »

caffe2_logo_200px
keras_logo_words_200px
cntk_logo_200px
pytorch_logo_200px

gluon-logo

Gluon ที่พัฒนาขึ้นโดย AWS และ Microsoft จะมี API ที่สรุปชัดเจนสำหรับการกำหนดโมเดล Machine Learning โดยใช้ชุดส่วนประกอบเครือข่ายเส้นประสาทที่สร้างขึ้นล่วงหน้าและปรับให้เหมาะสมแล้ว Developer ที่ยังไม่คุ้นเคยกับ Machine Learning จะพบว่าอินเทอร์เฟซนี้คล้ายกับโค้ดแบบเก่ามากกว่า เนื่องจากโมเดล Machine Learning สามารถกำหนดและปรับเปลี่ยนได้แบบเดียวกับโครงสร้างข้อมูลอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิจัยที่มีประสบการณ์มากขึ้นจะให้ความสำคัญต่อความสามารถในการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็ว และใช้ประโยชน์จากกราฟเครือข่ายเส้นประสาทแบบไดนามิกสำหรับสถาปัตยกรรมโมเดลใหม่ทั้งหมด โดยไม่ทำให้ความเร็วในการฝึกฝนลดลง

ปัจจุบัน Gluon มีอยู่ใน Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit ที่เตรียมเปิดตัว และในกรอบงานอื่นๆ ในช่วงเวลาที่ผ่านมา

เรียนรู้เพิ่มเติม »

ควบคุมการประมวลผลที่เหมาะสมสำหรับกรณีการใช้งานใดๆ

การเรียนรู้ของเครื่องต้องใช้ชุดตัวเลือกการประมวลผลประสิทธิภาพสูงที่หลากหลาย ตั้งแต่ GPU สำหรับการเรียนเชิงลึกแบบเน้นการคำนวณ ไปจนถึง FPGA สำหรับการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์แบบพิเศษ ไปจนถึงอินสแตนซ์หน่วยความจำสูงสำหรับใช้ในการอนุมาน Amazon EC2 มีอินสแตนซ์หลากหลายประเภทที่ผ่านการปรับประสิทธิภาพให้รองรับกรณีการใช้งานสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง ประเภทอินสแตนซ์ประกอบด้วย CPU, หน่วยความจำ, พื้นที่เก็บข้อมูล และความสามารถของระบบเครือข่ายต่างๆ เพื่อให้คุณเลือกทรัพยากรที่ผสมผสานกันสำหรับแอปพลิเคชันได้อย่างยืดหยุ่นและเหมาะสม ไม่ว่าคุณจะกำลังฝึกอบรมโมเดล หรือกำลังใช้การอนุมานกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมแล้ว

อินสแตนซ์ GPU

Nvidia

อินสแตนซ์ P3 ให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่าอินสแตนซ์การประมวลผล GPU ของ Amazon EC2 รุ่นก่อนหน้าถึง 14 เท่า โดยใช้ NVIDIA Tesla V100 GPU ถึง 8 ตัวช่วยให้อินสแตนซ์ P3 มีความเร็วถึงหนึ่งเพตาฟล็อปสำหรับประสิทธิภาพความแม่นยำของจุดทศนิยมแบบ Mixed-Precision, 125 เทราฟล็อปสำหรับ Single-Precision และ 62 เทราฟล็อปสำหรับ Double-Precision

เรียนรู้เพิ่มเติม »

การประมวลผลประสิทธิภาพสูง

Intel

อินสแตนซ์ C5 ใช้ตัวประมวลผล 3.0 GHz Intel Xeon Scalable และช่วยให้แกนประมวลผลเดียวสามารถรันได้สูงสุด 3.5 GHz โดยใช้ Intel Turbo Boost Technology อินสแตนซ์ C5 มีอัตราส่วนหน่วยความจำสูงกว่า vCPU และช่วยปรับปรุงด้านราคา/ประสิทธิภาพให้ดีขึ้น 25% เมื่อเทียบกับอินสแตนซ์ C4 และเหมาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันการอนุมานตามต้องการ 

เรียนรู้เพิ่มเติม »

FPGAs On Demand

Amazon EC2 F1 คืออินสแตนซ์การคำนวณด้วย Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) ที่คุณสามารถตั้งโปรแกรมเพื่อสร้างการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์แบบกำหนดเองสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องของคุณ อินสแตนซ์ F1 สามารถตั้งโปรแกรมได้ง่ายและมีทุกอย่างที่คุณต้องการเพื่อพัฒนา จำลอง ดีบัก และคอมไพล์โค้ดการเร่งด้วยฮาร์ดแวร์ของคุณ คุณสามารถนำการออกแบบของคุณมาใช้ใหม่ได้หลายครั้ง และใช้กับอินสแตนซ์ F1 จำนวนมากเท่าที่คุณต้องการ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

สร้างที่ด้านบนของแพลตฟอร์มที่สมบูรณ์แบบที่สุดสำหรับข้อมูลจำนวนมาก (Big Data)

เพื่อให้สามารถสร้างการเรียนรู้ของเครื่องได้สำเร็จ คุณไม่เพียงต้องการความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง แต่ยังต้องมีบริการที่เก็บข้อมูล การรักษาความปลอดภัย และการวิเคราะห์ที่เหมาะสมเพื่อใช้ทำงานร่วมกัน

บริการแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่

S3

Amazon S3

Amazon S3 คือพื้นที่เก็บข้อมูลออบเจ็กต์ที่สร้างขึ้นเพื่อใช้จัดเก็บและเรียกค้นข้อมูลตามจำนวนที่ต้องการจากทุกที่ โดยออกแบบมาให้มีความคงทนในระดับ 99.999999999% และจัดเก็บข้อมูลหลายล้านแอปพลิเคชันที่ใช้โดยผู้นำด้านการตลาดในทุกอุตสาหกรรม S3 มีการรักษาความปลอดภัยที่ครอบคลุมและความสามารถในการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ตรงตามข้อกำหนดด้านระเบียบข้อบังคับที่เข้มงวดที่สุด Amazon S3 เป็นแพลตฟอร์มจัดเก็บข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนมากที่สุดที่มี พร้อมด้วยระบบนิเวศที่ใหญ่ที่สุดของโซลูชัน ISV และคู่ค้าผู้รวบรวมระบบ  

เรียนรู้เพิ่มเติม »

GLUE

AWS Glue

AWS Glue เป็นบริการดึงข้อมูล เปลี่ยนแปลง และโหลดข้อมูล (ETL) ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบช่วยให้ลูกค้าจัดเตรียมและโหลดข้อมูลของตนเพื่อการวิเคราะห์ได้ง่าย คุณสามารถสร้างและรันงาน ETL ด้วยการคลิกไม่กี่ครั้งใน AWS Management Console คุณเพียงชี้เป้า AWS Glue ไปยังข้อมูลของคุณที่จัดเก็บบน AWS จากนั้น AWS Glue จะค้นหาข้อมูลของคุณและจัดเก็บข้อมูลเมตาที่เกี่ยวข้องกันไว้ใน AWS Glue Data Catalog ข้อมูลของคุณเมื่อแค็ตตาล็อกแล้ว จะสามารถค้นหาได้ สืบค้นได้ และพร้อมใช้งานสำหรับ ETL ในทันที

เรียนรู้เพิ่มเติม »


บริการด้านการวิเคราะห์

ATHENA

Amazon Athena

Amazon Athena เป็นบริการการสืบค้นแบบโต้ตอบที่ช่วยให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ข้อมูลใน Amazon S3 โดยใช้ SQL มาตรฐาน Athena ไร้เซิร์ฟเวอร์ จึงไม่มีโครงสร้างพื้นฐานในการจัดการ และคุณจ่ายเฉพาะการสืบค้นที่คุณใช้งานเท่านั้น

เรียนรู้เพิ่มเติม »

EMR

Amazon EMR

AWS EMR ช่วยให้คุณประมวลผลข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างจำนวนมากจากหลายคลัสเตอร์ที่ปรับขนาดใช้งานแบบไดนามิก โดยใช้กรอบงานที่นิยมเช่น Apache Spark, Presto, Hive และ Pig

เรียนรู้เพิ่มเติม »

REDSHIFT

Amazon Redshift

Amazon Redshift เป็นคลังข้อมูลที่มีการจัดการเต็มรูปแบบอย่างรวดเร็วทำให้วิเคราะห์ข้อมูลระดับเพตะไบต์ได้ง่ายและประหยัดโดยใช้ SQL มาตรฐานและเครื่องมือ Business Intelligence (BI) ที่มีอยู่ของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

REDSHIFT SPECTRUM

Amazon Redshift Spectrum

Redshift Spectrum ให้คุณสามารถเรียกใช้การสืบค้น Amazon Redshift SQL จากข้อมูลเอ๊กซาไบต์ใน Amazon S3 เพื่อขยายประสิทธิภาพการวิเคราะห์ของ Amazon Redshift ในการสืบค้นข้อมูลแบบไม่มีโครงสร้างจำนวนมากใน “แหล่งข้อมูลขนาดใหญ่” Amazon S3 ของคุณ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

โปรแกรม ML

Amazon มีความมุ่งมั่นที่จะนำความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่องมามอบให้กับ Developer, Data scientist และนักวิจัยทุกคน Amazon รู้สึกภูมิใจในการนำเสนอโปรแกรมที่จะช่วยให้สามารถสร้างโซลูชัน Machine Learning ได้

Amazon ML Solutions Lab

Amazon ML Solutions Lab จับคู่ทีมของคุณกับผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้ของเครื่องของ Amazon เพื่อจัดเตรียมข้อมูล สร้างและฝึกอบรมโมเดล และนำโมเดลไปใช้งานจริง โดยรวมการประชุมเชิงปฏิบัติการด้านการศึกษาเข้ากับการประชุมระดมความคิด และบริการให้คำปรึกษาด้านวิชาชีพ เพื่อช่วยให้คุณสามารถ ‘คิดแบบย้อนกลับ’ จากความท้าทายทางธุรกิจ จากนั้นดำเนินกระบวนการทีละขั้นตอนเพื่อพัฒนาโซลูชันแบบใช้การเรียนรู้ของเครื่อง ในตอนท้ายของโปรแกรม คุณจะสามารถนำความรู้ที่ได้รับจากกระบวนการ ไปใช้กับที่อื่นในองค์กรของคุณเพื่อใช้ ML กับโอกาสทางธุรกิจ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

Amazon ML Research Grants

โครงการ AWS Machine Learning Research Awards ให้เงินทุนแก่แผนก, คณะ, นักศึกษา PhD และนักวิจัยหลังปริญญาเอกในมหาวิทยาลัยที่กำลังดำเนินการวิจัยเกี่ยวกับนวนิยายเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (ML)

เป้าหมายของเราคือเพื่อเร่งการพัฒนาอัลกอริธึมรูปแบบใหม่ การเผยแพร่ และซอร์สโค้ดจากหลากหลายแอปพลิเคชัน ML และส่วนที่ให้ความสำคัญ โครงการที่ได้รับคัดเลือกจะได้รับของขวัญเงินสดแบบไม่จำกัด และเครดิต AWS ที่สามารถนำไปแลกรับบริการระบบคลาวด์ของเราได้ ผู้รับยังได้รับสิทธิประโยชน์จากการฝึกอบรมทรัพยากร และมีโอกาสได้เข้าร่วมงานสัมมนาการวิจัยประจำปีที่สำนักงานใหญ่ของเราในซีแอตเทิล

เรียนรู้เพิ่มเติม »

การรวม Machine Learning ข้ามแพลตฟอร์ม AWS

Machine Learning ที่ AWS มีการขยายออกไปเกินกว่าบริการที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อสร้างแอปพลิเคชัน ML บริการจำนวนมากทั่วทั้งแพลตฟอร์มใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่บริการจะมอบให้คุณ

ATHENA

Amazon Connect

Amazon Connect ศูนย์การติดต่อในระบบคลาวด์ถูกรวมเข้ากับ Amazon Lex เพื่อสร้างตัวแทนเสียงสนทนาเรียกว่า แชทบ็อต ที่สามารถแก้ปัญหาได้อย่างมั่นใจ และกำหนดเส้นทางสายสนทนาเพื่อรับความช่วยเหลือของลูกค้าที่มีเข้ามาโดยอัตโนมัติ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

MACIE

Amazon Macie

Amazon Macie เป็นบริการรักษาความปลอดภัยที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นหา จัดหมวดหมู่ และป้องกันข้อมูลสำคัญใน AWS โดยอัตโนมัติ Macie ให้คุณมีแดชบอร์ดและการแจ้งเตือนที่จะช่วยให้มองเห็นได้ว่ามีการเข้าถึงหรือย้ายข้อมูลนี้อย่างไรบ้าง เพื่อลดการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต หรือการรั่วไหลของข้อมูลโดยไม่ตั้งใจ

เรียนรู้เพิ่มเติม »

เริ่มต้นใช้งาน Machine Learning ใน AWS

มีคำถามเพิ่มเติมไหม
ติดต่อเรา