Amazon Machine Learning 文档

使用 Amazon SageMaker 快速构建、训练和部署机器学习模型，包括生成式人工智能解决方案的基础模型。

Amazon Textract 可让您向应用程序添加文档文本检测和分析功能。

Amazon Comprehend 使用自然语言处理（NLP）提取有关文档内容的见解。它可以通过识别文档中的实体、关键短语、语言、情绪和其他常见元素生成见解。

通过 Amazon Augmented AI（Amazon A2I），您可以构建人工审核机器学习预测所需的工作流程。

Amazon Lex 是一项可在应用程序内使用语音和文本构建对话接口的 AWS 服务。

Amazon Transcribe 可以针对音频文件和音频流提供转录服务。

Amazon Polly 是一种文本转语音（TTS）云服务，可以将文本转化为逼真的语音。

Amazon Kendra 是一项由机器学习提供支持的搜索服务，使用户可以使用自然语言搜索非结构化文本。

实时个性化和建议（基于 Amazon.com 中使用的相同技术）。

Amazon Translate 是一种神经网络机器翻译服务，可将文本在各种支持的语言和英语之间进行互译。

Amazon Forecast 是一项完全托管式深度学习服务，用于进行时间序列预测。

Amazon Fraud Detector 是一项完全托管式服务，可帮助您检测可疑的在线活动。

Amazon Lookout for Metrics 是一项机器学习服务，可帮助您根据 Amazon.com 使用的相同技术，持续发现业务和运营数据中的异常情况。

Amazon DevOps Guru 使用机器学习生成运营见解，以帮助您提高运营应用程序的性能。

CodeGuru 为提高应用程序中的应用程序性能、效率和代码质量提供智能建议。

了解如何使用 Amazon Rekognition 在图像和视频中查找物体和人脸。使用 Amazon Custom Labels 创建和训练您自己的计算机视觉模型。

Amazon Lookout for Equipment 使用来自您设备的工业数据来检测潜在故障，以便您可以采取措施，例如在故障发生前进行维护，以避免计划外停机。

借助 Amazon Lookout for Vision，您可以大批量地准确检测工业产品中的可见缺陷。

Amazon Monitron 是一个端到端系统，可检测工业机械中的异常行为，使您能够实施预测性维护并减少计划外停机时间。

利用边缘计算机视觉改善运营

AWS Deep Learning Containers（Deep Learning Containers）是在 TensorFlow、TensorFlow 2、PyTorch 和 MXNet 中训练和处理模型的一组 Docker 映像。

AWS Deep Learning AMI 可以为机器学习专业人员和研究人员提供基础设施和各种工具，从而加速云中任意规模的深度学习进程。

Apache MXNet（MXNet）是一款开源深度学习框架，让您能在从云基础设施到移动设备的各种平台上定义、训练和部署深度神经网络。

Amazon Elastic Inference 是一项服务，允许您将低成本的 GPU 支持的加速连接到许多 Amazon 机器实例，以将运行深度学习推理的成本降低高达 75%。

Amazon Comprehend Medical 检测并返回非结构化临床文本中的有用信息，例如医生笔记、出院摘要、测试结果和病例笔记。

AWS HealthLake 是一个支持快速医护互操作性资源（FHIR）的患者数据存储。您可以使用 AWS HealthLake 将来自不同来源的数据转换为标准 FHIR R4 格式。

AWS HealthOmics 存储、转换和分析基因组和其他生物数据，以生成健康状况见解并推进科学发现。

通过使用人工智能创建一首旋律，在几秒钟内转化为一首完全原创的歌曲，开始使用生成式人工智能。

通过计算机视觉项目、教程和现实世界中的动手探索，学习深度学习的基础知识。

通过 3D 赛车模拟器、完全自主驾驶的 1/18 比例赛车和全球赛车联赛，亲身体验机器学习。

提供了 Amazon Machine Learning 的概念性介绍，以及该服务的详细使用说明。

详细介绍了适用于 Amazon Machine Learning 的所有 API 操作。还针对支持的 Web 服务协议提供了请求和响应的示例。