利用這些資源解鎖機器學習的全部潛能

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機器學習早已超越概念炒作的階段，成為有意義的價值驅動力。探索 7 個常用案例如何提供快速、有效、可衡量的結果。

了解領先的組織如何使用機器學習來協助應對氣候變化，平衡全球金融競爭環境，以及改善人類健康與安全。

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無論您處於機器學習成功之路的哪個階段，這本電子書都會為您提供最佳實務建議，以及有關如何邁出下一步的實際範例。

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更輕鬆地滿足機器學習工作負載的安全性要求，讓您迅速自如地進行創新。

了解機器學習如何在降低成本和開發時間的同時，提升生產力、客戶服務和銷售額。

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了解如何更快地將正確的資料交到適當的人手中，從而提升員工的生產效率並增強客戶的自我搜尋能力。

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機器學習具有為研究人員、供應商、病患和高層主管提高生產力、效率和更好結果的能力。了解機器學習如何將照護、研究突破和醫療成果，推向更高水準。

F1 透過使用資料來教導 Amazon SageMaker 複雜的機器學習演算法，以更高的準確性預測賽車成績。了解 F1 和 AWS 如何合作開發洞見，在賽道上為車迷提供更多精彩瞬間。

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聆聽 Cerner 和 Gallup 的執行領導分享其在組織中運用機器學習的經驗和教訓。

組織使用 AWS Machine Learning 改善醫療保健品質、航行世界海洋、分析美式足球比賽以及優化運輸物流。查看現今的 AWS 客戶如何應用機器學習。

機器學習模型的可靠性取決於其擷取的資料品質。了解如何利用資料進行機器學習。

隨著機器學習逐漸成為企業主流，想要實作該技術的領導者面臨到技能差距這個現實的問題。了解如何透過提升目前員工的技能來消除技能差距。

在 Gartner 首次針對雲端 AI/ML 環境的供應商評估中，AWS 被公認為該領域的領導者，其在兩個指標中均獲得最高評分：執行能力和願景完整性。

Amazon SageMaker 消除了佈建硬體和系統軟體的費用成本，並管理基礎架構和營運。探索如何在三年內將 TCO 降低高達 54％。

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深度學習已達到商業可行性的臨界點。了解其現下針對您的業務在財務和職能上的可行性。立即閱讀最新的指南。

Amazon SageMaker 可自動建立、訓練和部署機器學習模型，從而加速開發週期、降低成本並提高了開發人員的生產力和敏捷性。讀取此研究以進一步了解有關 Amazon SageMaker 的具體優點。

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領先企業正在收集即時和歷史資料，並使用機器學習自動化購買程序、為玩家建立推薦內容、加速產品開發等等。觀看這個來自 AWS Innovate 的隨選會議以了解如何實現。

了解醫療保健組織如何使用機器學習來提升病患參與度，讓醫生有更多時間能夠運用，並最終改善臨床成果。

快速開始使用 Amazon Textract。了解該服務如何像人類一樣「閱讀」文件，聰明地擷取文字、表格、表單和其他結構化資料。

在此 MIT SMR Connections 報告中，了解如何將機器學習和 AI 帶出 IT 課堂並進入執行董事會，將投資的價值最大化。

在 re:Invent 2019，Amazon 高層主管 Swami Sivasubramanian 談論有關讓機器學習大眾化並使所有人受益的承諾。