機器學習服務 – Amazon SageMaker
建置、訓練和部署機器學習模型，用於具有全受管基礎設施、工具和工作流程的任何使用案例
什麼是 Amazon SageMaker？
✔ 為了讓您更輕鬆地開始使用，Amazon SageMaker JumpStart 為最常見的使用案例提供了一組解決方案，只需按幾下即可輕鬆部署。
✔ 透過整合專門為機器學習建置的一組廣泛的功能，快速準備、建置、訓練和部署高品質的機器學習模型。
✔ AWS 免費方案包含 2 個月的 Amazon SageMaker 免費使用權。使用者可以透過免費方案每月存取 250 小時的 ml.t3.medium 筆記本用量。
Amazon SageMaker 入門
Amazon SageMaker JumpStart 可協助您快速、輕鬆地開始使用機器學習。這些解決方案是可完全自訂，並支援一鍵式部署和微調 150 多種熱門開放原始碼模型，如自然語言處理、物件偵測和影像分類模型。 熱門解決方案包括：
擷取和分析資料
自動擷取、處理和分析文件，以進行更準確的調查和更快的決策。
詐騙偵測
更快地自動偵測可疑交易，並向客戶發出提醒，以減少潛在財務損失。
流失率預測
預測客戶流失的可能性，透過鎖定可能的放棄者並採取補救措施 (如促銷優惠) 來提高保留率。
個人化推薦
為客戶提供自定義獨特體驗，以提高客戶滿意度並快速發展您的業務。
免費方案中包含的 SageMaker
Amazon SageMaker 作為 AWS 免費方案的一部分，您可以免費開始使用。您的兩個月免費試用從您建立第一個 SageMaker 資源的第一個月開始計算。下表提供 Amazon SageMaker 免費方案的詳細資訊：
Amazon SageMaker 功能 |
前 2 個月的每月免費方案用量 |
產品定價 |
Studio 筆記本和隨需筆記本執行個體 |
Studio 筆記本中 250 小時的 ml.t3.medium 執行個體，或隨需筆記本執行個體中 250 小時的 ml.t2 中型執行個體或 ml.t3.medium 執行個體 |
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| RStudio on SageMaker | RSession 應用程式上 250 小時的 ml.t3.medium 執行個體和 RStudioServerPro 應用程式的免費 ml.t3.medium 執行個體 | |
| Data Wrangler | 25 小時的 ml.m5.4xlarge 執行個體 | |
| Feature Store | 1,000 萬寫入單位、1,000 萬讀取單位、25 GB 儲存 | |
| 培訓 | 50 小時的 m4.xlarge 或 m5.xlarge 執行個體 | |
| 即時推論 | 125 小時的 m4.xlarge 或 m5.xlarge 執行個體 | |
| 無伺服器推論 | 150,000 秒的推論持續時間 | |
| Canvas | 160 個工作區執行個體小時/月，最高建立 10 個模型請求/月，每個最高 100 萬個儲存格/模型建立請求 |
免費方案優惠
AWS 協助新客戶免費入門。了解如何搭配使用 AWS 免費方案與 Amazon SageMaker
250 小時 Studio 筆記本上的 ml.t3.medium/每月
25 小時 SageMaker Data Wrangler 上的 ml.m5.4xlarge/每月
1,000 萬個寫入單元、1,000 萬個讀取單元
25 GB 的 SageMaker 特徵存放區儲存空間/每月
進一步了解 Amazon SageMaker
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客戶案例
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影片
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客戶案例
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AstraZeneca 與 Amazon Web Services (AWS) 合作使用 Amazon Sagemaker 建置解決方案，可協助資料科學家和開發人員快速準備、建置、訓練和部署 ML 模型。現在，AstraZeneca 不僅大規模分析商業資料以獲得洞察，而且透過自動化許多之前的手動程序來加速洞察，為其資料科學家節省時間和精力。
bp 轉向 Amazon Web Services (AWS) 並使用 AWS Professional Services，透過模型管理與部署最佳實務架構，加速資料科學產品的大規模交付。在 AWS 的支援下，bp 在 9 個月內交付了模型 DevOps 架構，其功能包括無伺服器架構、完整的數位安全設計和隨需運算佈建。
Autodesk 使用 Amazon SageMaker，改善可為其電腦輔助設計程式 AutoCAD 使用者提供的效率洞察，從而專注於開發而不是營運。
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影片
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Amazon SageMaker Studio 簡介 (1:38)
Amazon SageMaker 簡介 (4:46)
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