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。模型準備好後,Amazon Machine Learning 就能讓您輕鬆使用簡單的 API 取得應用程式的預測,無須實作自訂的預測產生碼或管理任何基礎設施。

為了替開發人員和資料科學家簡化機器學習,AWS 現在提供 Amazon SageMaker。此一全受管服務具備尖端的開發、訓練及託管功能,可讓開發人員專注於建置、訓練和調校機器學習模型的資料科學,而無須擔憂基礎設施或系統管理。 

 

優勢

輕鬆建立 Machine Learning 模型

Amazon Machine Learning API 和精靈可讓任何開發人員以儲存於 Amazon S3、Amazon Redshift 或 Amazon RDS 的資料輕鬆建立和微調 ML 模型,並查詢這些模型,以便進行預測。該服務的內建資料處理器、可擴展的機器學習演算法、互動資料和模型視覺化工具以及品質提醒功能,可協助您快速建置並改善模型。

只要幾秒的時間就能從模型得到預測結果

Amazon Machine Learning 是一項提供端對端模型建立、部署和監控的受管服務。當模型準備好之後,您可以快速可靠地為應用程式產生預測結果,免去建置、擴展、維護機器學習基礎設施所需的時間和成本。

可擴展的高效能預測結果產生服務

Amazon Machine Learning 預測 API 可用來為應用程式產生數十億則預測結果。您可以使用批次預測 API,請求對大量資料記錄進行一次性的預測,還可以使用即時 API 來獲得個別資料記錄的預測結果,您可以在互動式 Web、行動或桌面應用程式中使用這些功能。

使用案例

詐騙偵測

Amazon Machine Learning 讓您輕鬆建置預測模型,協助識別潛在的詐騙零售交易,或是偵測詐騙行為或不適當的項目檢閱。

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內容個人化

使用預測分析模型,Amazon Machine Learning 可以根據之前客戶的行為來推薦項目或優化網站的流程,協助網站提供更加個人化的客戶體驗。 

針對行銷活動塑造具有傾向性的模型

Amazon Machine Learning 可協助您打造具有目標性的行銷活動。例如,Amazon Machine Learning 可根據之前客戶的活動,為目標客戶選擇最具相關性的電子郵件行銷活動內容。

文件分類

Amazon Machine Learning 可協助您處理非結構化的文字並根據內容採取相關動作。例如,Amazon Machine Learning 可用來建置應用程式,讓應用程式具有將產品評論分類為正面、負面或中立的功能。

客戶流失率預測

Amazon Machine Learning 可協助您找出可能流失的高風險客戶,協助您透過促銷的方式積極與客戶接觸,或擴展客戶服務範圍。

自動化解決方案推薦,協助改善客戶支援

Amazon Machine Learning 可以處理客戶任何形式的意見回饋,包括電子郵件訊息、評論或電話交談文字記錄,並向您建議最能夠協助解決客戶問題的方法。例如,您可以使用 Amazon Machine Learning 對社交媒體流量進行分析,從中找到有產品支援問題的客戶,然後安排合適的客戶支援專家與他們溝通聯繫。

適用於機器學習的 Amazon SageMaker

進一步了解 Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是全受管服務,可讓開發人員和資料科學家輕鬆快速地建立、訓練及部署任何規模的機器學習模型。Amazon SageMaker 掃除一切可能會阻礙開發人員使用機器學習的障礙。

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