AWS機器學習

AWS機器學習提供視覺化與導引工具，來協助開發者建立機器學習模型，開發者可以從小規模的模型開始體驗，之後再擴展。在完成modeling的階段之後，便能輕鬆地透過API，呼叫存取AWS機器學習的結果，這些API呼叫的結果都是以即時方式回傳的，使用者也可透過Amazon Batch的方式，以批次的大量資料進行預測運算。

以下會分享AWS機器學習的特點：

• SageMaker：AWS SageMaker是一個全面的機器學習服務，它使開發者能夠建立、訓練和部署機器學習模型，SageMaker提供了預先配置的機器學習算法和模型，並簡化了整個機器學習工作流程，從數據準備到模型部署。

• Rekognition：Amazon Rekognition是一個視覺分析服務，可以用於圖像和視頻分析。它能識別圖像中的物體、臉部、文字等，並提供面部識別和情感分析等功能。

• Comprehend：Amazon Comprehend是一個自然語言處理（NLP）服務，用於文本分析，它能夠識別語言、提取關鍵字、分析情感、執行主題建模等操作，有助於文本數據的理解和分析。

• Polly：Amazon Polly是一個文字轉語音（TTS）服務，可將文本轉換為自然聲音的語音。它支援多種語言和聲音效果，適用於各種應用，包括語音助手和自動語音回應系統。

• Lex：Amazon Lex是一個自然語言處理服務，用於建立對話式應用程序，如聊天機器人。它提供了語音和文本交互的能力，並支援多種平台。

• Deep Learning AMIs：AWS提供深度學習Amazon機器映像（Deep Learning AMIs），其中包含了各種深度學習框架和庫，使開發者能夠輕鬆構建和訓練深度神經網絡模型。

• Greengrass ML Inference：AWS IoT Greengrass支援機器學習推理，允許在本地端設備上運行機器學習模型，以實時處理數據，減少從雲端到設備的延遲。

• Forecast：Amazon Forecast是一個時間序列預測服務，可用於預測未來的時間序列數據，如銷售預測、需求預測等。

AWS機器學習服務可根據不同的需求提供各種機器學習解決方案，並具有高度擴展性，以滿足不同規模和複雜度的項目。它們為開發者和企業提供了一個快速且靈活的方式來實現機器學習應用程序，無需深入處理基礎基礎架構的複雜性。

雲端入門新手，在這裡記錄學習雲端的筆記，願30天後可以如願上雲端。
我們明天見~