現代化您的機器學習開發程序

大規模加速機器學習創新,同時降低成本

機器學習 (ML) 已成為從自然語言處理和電腦視覺到詐騙偵測、需求預測、產品推薦、預防性維護和文件處理等廣泛使用案例的核心技術要素。若要大規模利用機器學習的優勢,需要標準化整個企業的現代 ML 開發程序。透過提供可擴展的基礎架構、整合式工具、負責任地使用 ML 的健康實務、所有 ML 技能水準的開發人員和資料科學家都可以使用的工具選擇,以及有效的資源管理以確保低成本,現代化 ML 開發程序可加快您的創新步伐。 

使用 Amazon SageMaker 現代化您的機器學習開發 (1:45)

優勢

加速 ML 創新

加速 ML 創新

將 ML 模型開發時間從數月縮短至幾週,並加速將模型推向市場。使用針對 ML 開發每一步的專用工具,提高資料科學家的工作效率。使用 MLOps 自動化 ML 程序以擴展模型開發。 

促進負責任地使用 ML

促進負責任地使用 ML

偵測整個 ML 工作流程中的偏差,為您的模型建置更高的公平性和透明度。利用一套全面的 AWS 安全和管控功能,來協助您的組織滿足可能適用於 ML 工作負載的安全要求。 

無論 ML 技能水準如何,都能進行創新

以任何 ML 技能水準進行創新

讓您的開發人員和資料科學家以自己喜愛的方式開發 ML 模型。讓資料科學家在整合式開發環境中編寫程式碼、自動建置 ML 模型,或者點按幾下即可為常用使用案例部署預先建置的解決方案。

降低成本

降低成本

相較於自我管理選項,透過自動最佳化基礎架構和提高資源利用率,將總體擁有成本降低 54% 以上。 

客戶案例

Lyft

Lyft 的自駕車部門 Lyft Level 5 已在 Amazon SageMaker 上標準化訓練,並且將模型訓練時間從數日降低至數小時以內。 

閱讀部落格以進一步了解 »

Bundesliga

藉助 Amazon SageMaker Clarify,Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH 可以了解德甲比賽資料洞察的關鍵組成部分,從而為球迷提供更高品質的洞察。

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Freddy's

Freddy’s Frozen Custard & Steakburgers 透過 Domo 使用 Amazon SageMaker Autopilot 部署機器學習模型,無需聘請 ML 專家,並實現了兩位數的銷售額增長。 

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NerdWallet

NerdWallet 使用 Amazon SageMaker,將 ML 訓練成本降低約 75%,同時增加了訓練的模型數量。

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使用案例

準確地分析影像

針對廣泛的使用案例開發電腦視覺模型,包括物件偵測、醫療診斷和自動駕駛。例如,醫療保健客戶可以使用影像分類等 SageMaker 功能,來改進對患者的診斷,減少診斷的主觀性,並減少病理學家的工作量。

自動化文字處理

建置 ML 模型以自動處理和分析手寫和電子文件中的資料,以便您更快、更準確且經濟高效地分析文件。Amazon SageMaker 提供內建 ML 演算法,例如 BlazingText 和 Linear Learner,其針對文字分類、自然語言處理 (NLP) 和光學字符識別 (OCR) 進行最佳化。SageMaker 還可與常用的 NLP 模型庫 Hugging Face 整合。 

快速偵測異常狀況

識別詐騙偵測和預測性維護等一系列應用程式的資料異常狀況。例如,使用機器學習在可疑交易發生之前進行識別,並及時提醒您的客戶以增強客戶信任。SageMaker 提供內建的 ML 演算法,例如 Random Cut Forest 和 XGBoost,以便您用於快速訓練和部署詐騙偵測模型。 

提供個人化推薦

使用 ML 為客戶提供定製的線上體驗,提高客戶滿意度,並快速發展業務。Amazon SageMaker 提供分解機等內建的 ML 演算法,來建置推薦引擎。您還可以使用 SageMaker Autopilot 自動產生個人化模型,只需點按幾下即可部署。

AWS 解決方案

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker 可協助您輕鬆實現跨業務領域的 ML 環境現代化,使具有所有 ML 技能水準的開發人員和資料科學家能夠為幾乎任何使用案例建置、訓練和部署機器學習模型。SageMaker 在一個統一的視覺化使用者戶界面下,彙總了大量專門建置的 ML 功能,無需建置您自己的 ML 環境,因此您可以專注於您的核心業務。SageMaker 根據 Amazon 長達 20 年開發真實世界機器學習應用程式的經驗精心打造而成,包含產品推薦、個人化、智慧採購、機器人和語音輔助裝置。

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