亚马逊云科解决方案构建的机器学习模型特点
高效完全集成
使用 Amazon SageMaker Studio 可以在一个基于 Web 的界面中执行构建、训练和部署模型所需的每个步骤，同时还可以快速完成数据上传，并在各步骤之间灵活切换，从而有效提升生产效率。
灵活协作
Amazon SageMaker 能让您在几秒钟之内立即开始工作。借助一键分享功能，让您轻松地与团队成员共享代码等一切工作资源，提升团队成员之间协作的灵活度。
自动化构建，高可控性
Amazon SageMaker Autopilot 作为一个自动机器学习工具，能更好地控制模型。Amazon SageMaker Autopilot 还能自动检查原始数据、应用特色处理器、选择最佳算法集、训练和调试多个模型并跟踪其性能。
降低数据标记成本
建立机器学习模型，需要建立在大量高质量训练数据的基础上，但在建立这些模型时创建训练数据往往需要付出高昂成本，使用 Amazon SageMaker Ground Truth 可降低 70% 的数据标记成本。
亚马逊云科技深度学习的前沿技术动态
StockX 公司的传奇故事 — 早期发展「机器学习」
Amazon Personalize 提供自动化特征工程与模型开发功能，帮助我们快速搞定这两个最为耗时的环节。使用 Amazon Personalize 提供的标准 HRNN，让我们从此仅仅适用一套包含五列数据的简单数据集就可以开始训练。使用 Amazon Personalize 之后，我们可以更专注于借助更强大的 ETL、后端与生产部署系统。
如何使用 Amazon Personalize 在 StockX 上拓展个性化用户体验「机器学习」
在决定将推荐程序核心模型的开发与生产推理扩展交由 Amazon Web Services 负责之后，我们开始使用 Amazon Personalize 进行开发，并很快感受到将其集成至全扩展机器学习工作流所带来便捷性。
亚马逊云科技热门云产品
Amazon Deep Learning AMI
快速构建深度学习应用程序
Amazon Polly
使用深度学习技术将文本转换更逼真的语言
Amazon Transcribe
自动将语音转换为文本
Amazon SageMaker
适用于每位开发人员和数据科学家的机器学习
欢迎加入亚马逊云科技培训中心
欢迎加入亚马逊云科技培训中心
-
快速上手训练营
-
账单设置与查看
-
动手实操
-
快速上手训练营
-
第一课：亚马逊云科技简介
本课程帮助您初步了解云平台与本地环境的差异，以及亚马逊云科技平台的基础设施和部分核心服务，包括亚马逊云科技平台上的弹性高可用架构，架构设计准则和本地架构迁移上云的基本知识。
亚马逊云科技技术讲师：李锦鸿第二课：存储与数据库服务
您将在本课程中学习到亚马逊云科技上的三个存储服务分别是什么。我们也将在这个模块中为您介绍亚马逊云科技上的关系型数据库服务 Amazon Relational Database Service (RDS)。
亚马逊云科技资深技术讲师：周一川第三课：安全、身份和访问管理
在这个模块，您将学习到保护您在亚马逊云科技上构建的应用的安全相关知识，责任共担模型以及身份和访问管理服务， Identity and Access Management (IAM) 。同时，通过讲师演示，您将学会如何授权给 EC2 实例，允许其访问 S3 上的资源。
亚马逊云科技技术讲师：马仲凯 -
账单设置与查看
-
-
动手实操
-
