Amazon SageMaker JumpStart 可協助您快速、輕鬆地開始使用機器學習。為更輕鬆地開始使用,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。這些解決方案是完全可自訂的,並展示了 AWS CloudFormation 範本和參考架構的使用,以便您可以加快 ML 之旅。 Amazon SageMaker JumpStart 還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。

使用案例

探索 Amazon SageMaker JumpStart 的可能性

預測性維護

預測性維護

採取預防措施 (如在最佳時間更換零件和維修),以最低成本延長機器的剩餘使用壽命和提升營運效率。

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電腦視覺

電腦視覺

將自動化或智慧擴增套用於各種應用程式,以提高品質和速度。

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自動駕駛

自動駕駛

偵測道路上的行人和其他車輛等物體,以加快創新的步伐,並將自動駕駛汽車變為現實。

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詐騙偵測

詐騙偵測

更快地自動偵測可疑交易和其他異常行為,並及時向您的客戶發出提醒,以減少潛在財務損失並增強客戶的信任度。

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信貸風險預測

信貸風險預測

預測貸款違約的可能性,以使風險調整後的收益最大化。

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從文件中擷取和分析資料

從文件中擷取和分析資料

自動從手寫和電子文件中擷取、處理和分析資料,以進行更準確的調查和更快的決策。

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流失率預測

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。

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需求預測

需求預測

更快、更準確地預測需求指標,以便及時做出決策,協助滿足客戶期望並減少庫存持有成本和浪費。

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個人化推薦

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。

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入門

使用案例

解決方案

入門

預測性維護

車隊預測性維護

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製造預測性維護

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電腦視覺

影像中的產品瑕疵偵測

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自動駕駛

自動駕駛汽車的視覺感知與主動學習

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詐騙偵測

偵測惡意使用者和交易

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使用深度圖庫進行金融交易中的詐騙偵測

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信貸風險預測

解釋信貸決策

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從文件中擷取和分析資料

情感分類的差異化隱私

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文件匯總、實體和關係擷取

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使用 Amazon SageMaker 進行手寫辨識

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填寫表格記錄中的遺失值

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流失率預測

含文字的流失率預測

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需求預測

具有深度學習功能的需求預測

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個人化推薦

具有深度圖庫的身分圖中的實體解決方案

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購買建模

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客戶

  • Mission Automate
  • MyCase
  • Pivotree
  • Mission Automate
  • Mission Automate
    Mission Automate
    「借助 Amazon SageMaker JumpStart,我們可以在幾天內啟動 ML 解決方案,從而更快、更可靠地滿足機器學習預測需求。」

    Mission Automate 執行長 Alex Panait

  • MyCase
  • MyCase
    MyCase
    「借助 Amazon SageMaker JumpStart,我們可以獲得更好的起點,從而在 4-6 週而不是 3-4 個月內,為我們自己的使用案例部署 ML 解決方案。」

    MyCase 軟體工程師 Gus Nguyen

  • MyCase
  • Pivotree
    Pivotree
    「借助 Amazon SageMaker JumpStart,我們可以更快地建置 ML 應用程式 (如自動異常狀況偵測或物件分類),並在幾天內啟動從概念驗證至生產的解決方案。」

    Pivotree 平台架構師 Milos Hanzel 

資源

部落格


使用 Amazon SageMaker 進行深度需求預測

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在 Amazon SageMaker 上透過強化學習建置採用 AI 技術的 Battlesnake

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在 Amazon SageMaker 中透過分散式強化學習擴展採用 AI 技術的 Battlesnake

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金融交易網路中的詐騙偵測:Amazon SageMaker

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