建立免費帳戶

過去 20 多年來,Amazon 已經在人工智慧投入巨資,而客戶體驗的眾多功能都是透過機器學習驅動。Amazon.com 的推薦引擎透過機器學習 (ML) 驅動,在我們的 Fulfillment Center 優化機器人挑選路線的路徑也一樣。我們的供應鏈、預測和容量規劃也是得益於 ML 演算法。Alexa 藉助自然語言理解和自動語音辨識深度學習;我們的無人機計劃 Prime Air,以及我們全新零售體驗中的電腦視覺技術 Amazon Go 也是如此。Amazon 有數千名工程師全心投入機器學習和深度學習的領域,這是我們傳承的重要部分。

在 AWS 內部,我們專注於透過三層 AI 堆疊將這些知識和功能傳達給您,這些堆疊包括:內含 Apache MXNet 和 TensorFlow 等工具的架構和基礎設施、可快速將智慧新增到應用程式的 API 驅動服務,以及供資料科學家使用的機器學習平台


您可以透過許多不同方法和利用許多可用的工具建立智慧應用程式。AWS 支援每一種主要深度學習架構,為資料科學家和開發人員提供最開放、最彈性的環境。

為了協助您快速入門,我們提供 AWS Deep Learning AMI (供 Amazon Linux 和 Ubuntu 使用),以便您建立受管、自動擴展的 GPU 叢集,用於任何規模的培訓和推論。它已預先安裝 Apache MXNet、TensorFlow、Caffe2 (和 Caffe)、Theano、Torch、Microsoft Cognitive Toolkit、Keras,以及所有主要深度學習工具和驅動程式。  

TensorFlow™ 是使用資料流程圖形的數值運算開放原始碼軟體程式庫。圖形中的節點代表數學運算,而圖形邊緣代表它們之間通訊的多維度資料陣列 (張量)。

TensorFlow 模型在 AWS 上執行的數量最多,目前有 Pinterest、UCLA、OpenAI、Expedia 及 Claire.ai 等組織透過 AWS 上的 TensorFlow 執行生產應用程式。

進一步了解 »

Apache MXNet 效能擴展非常優越,因此它對雲端、IoT、節點中應用程式而言是一個理想的架構。

Nvidia、卡內基梅隆大學、Clarie.ai 和 Wolfram 現在使用 Apache MXNet 來推展他們在 AI 上的研究。

進一步了解 »

framework_logo_bar
nvidia-logo-amis

Amazon EC2 P2 執行個體提供的強大功能 Nvidia GPU 可加速運算,因此您可以用少於傳統 CPU 所需的時間訓練模型。經過訓練之後,Amazon EC2 C4 運算優化和 M4 一般用途執行個體 (除了 GPU 執行個體之外) 非常適合用來在經過訓練的模型執行推論。

此外,還有用於專業應用程式的現場可程式化閘道陣列 (FPGA),其中包含專業的複雜機器學習應用程式需求。對於這些應用程式,您可以善加利用 F1 執行個體的增強彈性和效能。

您可以使用深度學習 CloudFormation 範本,針對較大型的訓練需求透過深度學習 AMI 輕鬆地啟動彈性 P2 執行個體叢集。

進一步了解 Github »

Cloud Formation 範本

我們的 AI 服務讓開發人員能夠透過 API 呼叫已預先訓練的服務,將智慧加入他們的應用程式,而不是由開發人員開發和訓練自己的模型。

Amazon Lex

Amazon Lex 使用與 Amazon Alexa 相同的技術提供自動語音辨識 (ASR) 和自然語言理解 (NLU) 的進階深度學習功能,讓您能夠建立包含交談界面的應用程式,通常稱為聊天機器人。

進一步了解 »

Amazon Polly

Amazon Polly 是將文字轉換成逼真說話方式的服務。Polly 可讓您建立超過二十四種語言包含各種不同男性和女性自然發音的應用程式,讓您能夠建立具備語音功能的全新類型產品。

進一步了解 »

Amazon Rekognition

Amazon Rekognition 服務以 Amazon Prime Photos 使用的技術所建立,每天可分析數十億影像,可讓您輕鬆地將影像分析新增到應用程式。您可以使用 Rekognition 偵測影像中的物件、場景和臉部,也可以在影像之間搜尋和比較臉部。

進一步了解 »


針對想專注建立模型的開發人員和資料科學家,AI 平台服務免除了與部署和管理訓練及託管基礎設施相關的無差別繁重工作。

Amazon Machine Learning

Amazon Machine Learning 提供視覺化工具和精靈,引導您完成建立機器學習 (ML) 模型的程序,且無須學習複雜的 ML 演算法和技術。

進一步了解 »

ha_ed_emr-new-2

Amazon EMR 上的 Apache Spark 包含可部署擴展性機器學習演算法的 MLlib,您也可以使用自己的程式庫。透過將資料集存放在記憶體中,Spark 可為機器學習應用程式提供極佳的效能。

進一步了解 »