簡介

初階課程 | 5 分鐘

為什麼使用 AWS Machine Learning?

AWS 提供最廣泛和最深入的機器學習服務集,並支援雲端基礎架構,讓機器學習掌握在每個開發人員、資料科學家和專家從業人員手中。

對於沒有任何機器學習經驗的開發人員,AWS 提供了一套 AI 服務,讓他們可以輕鬆建立複雜的 AI 驅動的應用程式,例如個人化推薦、聯絡中心、即時媒體字幕和自動文件分析。這些服務通常利用用於支援 Amazon 自身業務的 AI 技術建立。Amazon SageMaker 是全受管的 ML 服務,可協助機器學習開發人員和資料科學家大規模建立、訓練及部署 ML 模型。專家級從業人員可在所選擇的架構上進行開發,這是 Amazon SageMaker 中提供的受管體驗,或者使用 AWS Deep Learning AMI (Amazon Machine Images),這些都是完全採用最新版、最熱門的深度學習架構和工具所設定。

了解 AWS 客戶如何使用 ML 進行創新

探索 AWS Machine Learning 服務

Amazon SageMaker - 迅速建立、訓練和部署機器學習模型

Amazon SageMaker 是一項全受管服務,能讓所有開發人員和資料科學家大規模輕鬆地建置、訓練及部署 ML 模型。因為可以去除 ML 工作流程中每一步驟的複雜性,所以您在部署 ML 使用案例時會更加輕鬆,無論是預測性維護、電腦視覺或是預測客戶行為皆不例外。進一步了解 »

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Amazon SageMaker Studio
SageMaker Studio 是首個適用於 ML 的全整合式開發環境,能大規模地建置、訓練和部署 ML 模型
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Amazon SageMaker Ground Truth
SageMaker Ground Truth 提供預先建置的工作流程與介面,可快速建立及管理高精準的訓練資料集
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Amazon SageMaker Autopilot
SageMaker Autopilot 是業界第一組自動 ML 功能,可讓您完整深入了解 ML 模型
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Amazon SageMaker Neo
SageMaker Neo 讓開發人員只需訓練 ML 模型一次,即可在雲端和邊緣的任何地方執行

AWS AI 服務 - 輕鬆將智慧新增至應用程式。無需機器學習技能。

已預先訓練的 AI 服務,以 Amazon 提振本身業務所用的相同技術為基礎,為您的應用程式和工作流程提供現成智慧,協助增進業務成果。您無需具備任何機器學習專業,就能建置 AI 技術支援的應用程式。探索全部 AWS AI 服務 »

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Amazon CodeGuru
自動化程式碼審查並識別您最昂貴的程式碼
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Amazon Transcribe
輕鬆新增高品質語音轉換文字功能至您的應用程式和工作流程
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Amazon Comprehend
使用自然語言處理,從非結構化文字中擷取洞見和關係資訊
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Amazon Forecast
憑藉 Amazon.com 使用的相同 ML 預測技術建立準確的預測模型
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Amazon Rekognition
新增影像和影片分析至您的應用程式,對資產分類,自動化媒體工作流程,以及擷取意義
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Amazon Textract
只需幾小時即可從數百萬文件中自動擷取文字和資料,減少手動操作
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Amazon Polly
將文字轉化為逼真的語言,為您的應用程式帶來語音功能
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Amazon Lex
輕鬆建置交談代理器,改善客戶服務,提升聯絡中心效率
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Amazon Personalize
使用多年在 Amazon.com 上運用的 ML 技術,為您的客戶提供個人化體驗
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Amazon Kendra
新增自然語言搜尋功能至您的應用程式,讓使用者可以更輕鬆地找到他們所需的資訊
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Amazon 詐騙偵測器
使用與 Amazon.com 相同的技術,識別潛在的線上詐騙活動
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Amazon Translate
透過經濟高效的翻譯服務,支援以多種語言聯絡目標對象,擴大聯絡範圍

基礎知識

初階課程 | 10 分鐘

AWS AI 服務

使用 AWS 的 AI 服務,您可以將影像和影片分析、預測、個人化推薦、虛擬助理以及文件分析等功能新增到應用程式,無須具備 ML 方面的專業知識。例如,開發人員可以使用 Amazon Textract 在數小時內自動從數百萬個文件中提取文字和資料。

什麼是 Amazon Textract?

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 是一項全受管服務,能讓所有開發人員和資料科學家輕鬆地快速建置、訓練及部署 ML 模型。SageMaker 可消除 ML 過程中每個步驟的繁重工作,讓開發高品質模型變得輕而易舉。傳統的 ML 開發是一個複雜、昂貴、反覆的過程,因為沒有用於整個 ML 工作流程的整合工具,讓這一切變得更加困難。您需要將工具和工作流程拼接在一起,這既耗時又容易出錯。SageMaker 透過在單一工具集中,提供機器學習所用的全部元件來解決這一難題,因此,模型能以更少的工作和更低的成本更快地投入生產。

什麼是 Amazon SageMaker?

AWS 教育裝置

AWS 提供為所有技能等級的開發人員設計之教育裝置產品組合,利用有趣實用的方法學習 ML 的基礎知識。觀看下面的影片以了解 AWS DeepRacerAWS DeepLens 的使用方式:

開始進行機器學習
Machine Learning 如何讓貓無法進入室內

學習資源

初階課程 | 30 分鐘

AWS Training and Certification

深入了解用來訓練 Amazon 的開發人員和資料科學家的相同 ML 課程。開發人員、資料科學家、資料平台工程師以及業務決策者可以使用此培訓來學習如何將 ML、AI 和深度學習應用在業務,以獲得新的洞見和價值。選擇分角色的學習路徑 »

AWS Machine Learning 服務簡介
本課程介紹 Amazon ML 和 AI 工具,這些工具能在各個框架和基礎架構、機器學習平台以及 API 驅動服務之間啟用各項功能。要有效利用 ML,您需要具備這些關鍵層的能力、正確的資料存放區、安全性和資源進行分析。
開始課程 »
Machine Learning 術語和過程
本課程向您介紹基本的 ML 概念以及資料經歷的機器過程。我們將詳細探討機器學習過程中的每個步驟,並解釋在 ML 專案階段出現的一些常用術語和技術。
開始課程 »
AWS 基礎知識:Machine Learning 基本知識
什麼是 ML? ML 如何解決業務問題? 什麼時候適合使用 ML 模型? ML 管道包含哪些階段? 本課程簡要介紹 ML 這個令人興奮領域的相關概念、術語和過程!
開始課程 »

教學和實驗

實作教學可幫助您快速開始使用 AWS ML。查看所有教學 >>

使用 Amazon SageMaker 建立、訓練和部署 ML 模型
在本教學中,您將學習如何使用 Amazon SageMaker 建立、訓練和部署 ML 模型。本練習中,我們將使用熱門 XGBoost ML 演算法。Amazon SageMaker 是全受管的模組化 ML 服務,可讓開發人員和資料科學家大規模建立、訓練及部署 ML 模型。
開始教學 »
使用 Amazon SageMaker Autopilot 自動建立機器學習模型
在本教學中,您可以自動建立 ML 模型,無須撰寫任何程式碼! Amazon SageMaker Autopilot 是一種 AutoML 功能,可自動建立最佳的分類和迴歸 ML 模型,同時擁有完整的控制和可見性。
開始教學 »

其他資源

SageMaker Fridays

觀看我們的 Twitch 直播 SageMaker Fridays,我們的領域專家將向您介紹機器學習,讓您可以更快地開始使用機器學習。每集將透過互動環節和即時編碼介紹 ML 工作流程的一個方面。
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線上技術會談

加入我們,參加由 AWS 解決方案架構師和工程師主持的線上簡報,內容涉及一系列 ML 主題,適合不同專業知識水平的聽眾。
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