讓更多人可以透過選擇工具來使用機器學習 (ML) 進行創新，包括適用於資料科學家的 IDE 和適用於商業分析師的無程式碼視覺化介面。
存取、標記、處理適用於機器學習 (ML) 的大量結構化資料 (表格式資料) 和非結構化資料 (相片、視訊和音訊)。
使用優化基礎設施，讓訓練時間減少數小時至數分鐘。使用特殊用途工具，將團隊生產力提升最高 10 倍。
跨組織自動化和標準化 MLOps 實務，以大規模建置、訓練、部署和管理模型。
讓更多人使用 ML 進行創新
適用於 ML 生命週期的廣泛而深入的功能
支援領先的 ML 架構、工具組和程式設計語言
大規模的高效能、低成本機器學習 (ML)
Amazon SageMaker 是根據 Amazon 長達 20 年開發真實世界 ML 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。
10x
團隊生產力的提升
100B+
每月預測
54%
更低的總體擁有成本
40%
資料標記成本降低
最多 50%
透過 GPU 的更有效使用，取得更快的訓練
<10 毫秒
推論負荷延遲
22
項合規計劃 (PCI、HIPAA、SOC 1/2/3、FedRAMP、ISO 等等)
