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透過機器學習解決世界上最棘手的問題

從更好地診斷疾病到保護瀕臨滅絕的物種,建築商每天都在尋找新的方法來運用機器學習以造福社會。透過將機器學習技術提供給每位開發人員,AWS 致力於協助我們的客戶建置新的創新解決方案,從而改善生活並保護我們的地球。
探索客戶案例

Saildrone 收集全球環境資料,使用配備氣候等級感應器的風力海洋無人機即時監測地球的狀態。Saildrone 透過安裝在無人機上的攝像頭,訓練機器學習演算法來避免與冰山碰撞,協助收集有關我們的海洋和氣候的全新洞見。 

商業建築的排放量佔美國排放量的 40%。了解 Carbon Lighthouse 如何在 AWS 上使用機器學習來開發可實現節能和减少商業不動產二氧化碳排放的洞察,迄今為止减少了超過 260,000 公噸排放量。


更快地干預軍事社群自殺事件

Amazon 機器學習解決方案實驗室的專家與 RallyPoint 軍事社交媒體平台和哈佛大學的 Nock 實驗室合作,使用基於 Amazon SageMaker 的機器學習透過分析有風險的公開貼文來輔助自殺干預工作。

軍服上的美國國旗補丁

了解疾病暴發

在 2019 年新型冠狀病毒肺炎大流行初期,新創公司 BlueDot 利用人工智慧來偵測疾病暴發,是首家在中國武漢發出令人擔憂的呼吸系統疾病暴發警報的公司之一。使用建基於 AWS 的機器學習演算法,BlueDot 能夠以 65 種語言篩選新聞報導,以及航空公司資料和動物疾病網路,以偵測疾病暴發並預測疾病的傳播。BlueDot 向公共衛生官員、航空公司和醫院提供這些洞見,以協助他們預測和更好地管理風險。

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為缺乏銀行服務的人提供支援

對於新興市場的人來說,身份驗證和確認是人們獲得零售銀行服務所面臨的主要挑戰之一。Aella Credit 為非洲缺乏銀行服務的消費者提供輕鬆獲得信貸的途徑。Aella Credit 使用 Amazon Rekognition 分析影像以驗證客戶的身分,讓他們輕鬆獲得金融和醫療服務。

Img_Case-Aella

為無家可歸者尋找住房

PATH 的使命是為個人、家庭和社區解決街友的問題。PATH 是 AWS Imagine Grant 計劃的獲獎者,其致力於利用機器學習來將無家可歸者與住房相對應。Amazon Personalize 擷取閒置空房的相關資訊,方便案例管理員為客戶推薦最佳的住房。

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攜手並進,推動有力的變革

AWS 致力於與他人開展合作,鼓勵利用機器學習來造福社會,分享最佳實務,加速研究,並以負責任的方式開發技術。產業、學術界、政府和社區團體之間的這種合作將有助於促進所有人進行創新。


機器學習入門

在 AWS,我們擁有眾多資源來支援我們的客戶開始運用機器學習。這些資源相輔相成,確保我們的客戶擁有將機器學習運用於其任務的技術專長、AWS 積分和培訓。

機器學習解決方案實驗室

將客戶與 Amazon Machine Learning 專家配對,透過探索研討會、構想專題講座和培訓,來開發解決客戶任務核心問題的解決方案。

AWS Machine Learning 研究獎

針對機器學習最前沿的學術研究提供資金,為教職員工、博士生和研究生提供財務支援和 AWS 積分,讓他們可以加速邁進。

AWS Training and Certification

為開發人員、資料科學家和業務決策者免費提供超過 65 種 ML 培訓課程,以將 ML 運用於其組織並發掘新的洞見。

AWS Imagine 贊助計劃

藉助財務支援、AWS 積分以及 AWS 技術專家,協助非營利組織利用技術解決世界上最緊迫的問題。

Public Data Sets 計劃

釋放雲端中開放資料的潛力。該計劃涵蓋針對高價值雲端最佳化資料集的儲存成本,從而加速機器學習的運用。