iT邦幫忙

2023 iThome 鐵人賽
0
Mobile Development

依然無法成為釣魚大師也要努力摸魚！！辣個吃魚神器 APP 第二彈系列 第 32 篇

【Day 32】初探 AWS Amplify Predictions

15th鐵人賽 aws amplify prediction coreml
481 瀏覽

  • 分享至 

  • xImage
    •  

概述

  • 前一篇看了 Apple Swift document 了解到，要在手機程式裡面，加入 Machine Learning 的解決方案，只需引用模型、呼叫函式，無須設計複雜的數學和實作演算法。只管呼叫出來用就行！
  • 在 2019 時，AWS Amplify 也開始支援使用者透過 Apliify CLI 互動方式來產生關連到 AWS Rekognition 或 SageMaker 等 AI/ML 的應用。

比較

  • Model 的產生方式
  • Model 擺放的位置
  • 費用比較
  • 效能比較
  • 使用方式

Ref


上一篇
【Day 31】加入 Core ML
下一篇
【Day 33】沉底掉組
系列文
依然無法成為釣魚大師也要努力摸魚！！辣個吃魚神器 APP 第二彈 共 33 篇
  1. 29
    【Day 29】 降低傳輸成本的設計
  2. 30
    【Day 30】 郵票計數器的問題
  3. 31
    【Day 31】加入 Core ML
  4. 32
    【Day 32】初探 AWS Amplify Predictions
  5. 33
    【Day 33】沉底掉組
完整目錄
圖片
  熱門推薦
圖片
{{ item.channelVendor }} | {{ item.webinarstarted }} |
{{ formatDate(item.duration) }}
直播中

尚未有邦友留言

立即登入留言
iThome鐵人賽
參賽組數
902 組
團體組數
37 組
累計文章數
19753 篇
完賽人數
529 人
iT+看影片追技術 看影片追技術 看更多
熱門tag 看更多
15th鐵人賽 16th鐵人賽 13th鐵人賽 14th鐵人賽 17th鐵人賽 12th鐵人賽 11th鐵人賽 鐵人賽 2019鐵人賽 javascript 2018鐵人賽 python 2017鐵人賽 windows php c# linux windows server css react
熱門問題
熱門回答
熱門文章
IT邦幫忙