机器学习（Ml）和人工智能（Ai）— Aws 数字和课堂培训

了解 AI on AWS - Amazon Web Services

使用我們的實作教學裝置，迅速開始進入機器學習 (ML) 的領域。這些裝置提供了簡單有趣的方式，供您學習最尖端的機器學習技巧的基礎知識，包括強化學習、生成式 AI 和深度學習。

Machine Learning (ML) on AWS - ML Models and Tools - AWS

AWS helps you innovate with machine learning (ML) at scale with the most comprehensive set of ML services, infrastructure, and deployment resources. From the world's largest enterprises to emerging startups, more than 100,000 customers have chosen AWS machine learning services to solve business problems and drive innovation.

使用提供的機器學習環境 SageMaker - 亞馬遜 SageMaker

亞馬遜 SageMaker 支援下列機器學習環境。. 亞馬遜 SageMaker 工作室 ：可讓您建置、訓練、偵錯、部署和監控機器學習模型。. 亞馬遜 SageMaker 筆記本實例 ：可讓您從執行 Jupyter Notebook 應用程式的計算執行個體準備和處理資料，以及訓練和部署機器學習模型 ...

機器學習產品 - AWS Marketplace

您可以使用產品的訓練元件，使用 Amazon 中的輸入資料集建立訓練任務或調整任務， SageMaker 以建立機器學習模型。 當產品的訓練元件完成時，會產生機器學習模型的模型加工品。 SageMaker 將模型成品儲存在您的亞馬遜簡單儲存服務 (Amazon S3) 儲存貯體中。 然後 SageMaker，您可以使用產生的模型加工品部署產品的推論元件，以即時或批次執行推論 (或預測)。 尋找、訂閱和部署. 下圖顯示在 Amazon 上尋找、訂閱和部署機器學習產品的程序概觀 SageMaker。 從中查找並嘗試模型 AWS Marketplace. 訂閱 ML 產品. 在亞馬遜中部署模型 SageMaker. 使用安全的其他 API. 執行. 即時推論. Batch 轉換工作.

亚马逊再发力人工智能，为 Aws 带来三款机器学习工具 | 爱范儿

- 评论. 昨天，亚马逊在拉斯维加斯举行了 Re:Invent 开发者大会；会上，亚马逊公布了一个新的人工智能平台，并带来了三款基于机器学习的工具。 这三款工具分别被命名为 Amazon Rekognition、Amazon Polly 和 Amazon Lex，它们分别承担着图像识别、语音识别和聊天交互等三个方面的角色。 第一款工具 Rekognition 在图像识别方面与...

解鎖亞馬遜的人工智慧：機器學習如何促進銷售和定位

近年來，亞馬遜在人工智慧（AI）和機器學習方面投入巨資，以改善產品推薦和定位。 了解如何利用亞馬遜人工智慧工具的賣家可以獲得顯著的競爭優勢。 使用機器學習進行產品推薦. 亞馬遜利用人工智慧最重要的方式之一是向客戶提供產品推薦。 亞馬遜的推薦引擎分析客戶的行為、興趣和購買歷史記錄，以預測客戶最有可能購買哪些產品。 這使得亞馬遜能夠在其網站和應用程式中顯示個人化的產品推薦。 賣家應該優化他們的產品清單和內容，以便他們有最好的機會出現在亞馬遜的推薦中。 這包括使用高品質的圖像、豐富的描述和目標關鍵字。 為了優化產品推薦，賣家需要徹底填寫產品清單詳細信息，包括標題、項目符號、描述和後端搜尋字詞。 資訊不完整的清單不太可能被亞馬遜的演算法選中。 賣家還應該分析他們的產品性能數據，以確定最暢銷的商品。

Machine Learning (ML) & Artificial Intelligence (AI) - AWS Digital and ...

Build your machine learning skills with digital training courses, classroom training, and certification for specialized machine learning roles. Learn more!

亞馬遜免費開放內部機器學習課程，學完還能考張證書 ...

另一方面，亞馬遜宣布對大眾免費開放一系列原本用於內部培訓的機器學習課程。 據介紹，這系列共有 30 多個課程，合計約 45 小時，並針對「商業決策者」、「開發者」、「資料科學家」和「資料平台工程師」4 個群體劃分領域。

策略評析 ： 亞馬遜透過機器學習讓Alexa變得更智慧化的秘密 ...

圖一、亞馬遜Alexa的機器學習模式. 從亞馬遜在2014年秋季推出第一款Echo智慧音箱開始至今，已經改進了不少，但是這鮮為人知。 例如：Alexa不再只講英文，已經知道如何講法語和西班牙語；現在有超過28,000台智慧家庭裝置與Alexa合作，是2018年年初的六倍之多；內建Alexa的產品高達100多種不同類型。 此外，在過去的一年中，Alexa已經學會如何理解上下文，讓人們無須再重複喚醒問題讓Alexa知道人們在講甚麼。 這聽起來像是小進展，但是卻是累積許多技術，並進化為更具對話性的語音助理。 Alexa正透過機器學習與主動學習功能正完善其錯誤率。 最近，亞馬遜向Alexa推出了所謂的移轉學習。 也就是說，亞馬遜嘗試從頭開始建構配方技能。

機器學習 (Ml) 與人工智慧 (Ai) - Aws 數位和課堂培訓

提高技術技能，並學習如何套用機器學習 (ML)、人工智慧 (AI) 和深度學習 (DL)，從而以您的角色發掘新的洞察和價值。 開始培訓 Machine Learning Specialist

網易雲課堂引進亞馬遜aws近百門it類課程 向社會免費開放

小字號. 10月25日，網易雲課堂宣布上線亞馬遜雲科技（以下簡稱"亞馬遜AWS"）中文在線培訓課程，並承諾向全社會免費開放，以幫助有需要的學習者提高改變人類使用計算機方式的雲技能。 該系列課程內容涵蓋了亞馬遜AWS的雲概念、核心服務、安全性、架構、定價和支持系統等內容，還包含人工智能、機器學習、架構設計、數據庫、網絡和安全等主題課程，能夠幫助初學者及IT從業人員掌握雲基礎知識，全方位提升雲計算技能。 據了解，網易雲課堂早在2012年就開始探索職業教育，除職業技能提升類課程外，還在"實用英語""興趣技能"等熱門類目中研發出"楊亮口語訓練營""菲常記憶"等多個口碑課程。 "今天新一代信息技術迅猛發展，雲技能改變了人們的生活和工作方式，大量從業者對此有強烈的學習需求。

人人都能用機器學習!亞馬遜 Cto：機器學習的時代已來臨 ...

他表示，亞馬遜內部已使用機器學習多年，包括嘗試過濾商品下方的垃圾評論、通過註冊姓名來辨別用戶的男女性別，以及訓練分揀機器人對不同形狀物品的判斷能力，以便能在陌生物品出現時進行抓握動作等。

亞馬遜aws宣布2025年在台灣推出基礎設施區域，未來15年 ...

機器學習. aws. 雲端服務. 亞馬遜下AWS宣布2025年將在台灣推出AWS基礎設施區域 (AWS Region)，全新AWS亞太 (台北)區域將使開發者、新創、企業、教育、娛樂、金融、非營利組織可透過在台的資料中心執行應用程式，滿足客戶資料在帝儲存需求，同時作為在台灣長期投資的允諾的一部份，AWS計畫未來15年在台投資數十億美金。 目前AWS在台灣僅提供節點服務，2025年則將在台灣提供區域服務並允諾15年數十億美金的長期投資.

亚马逊发布机器学习芯片，英伟达、英特尔丢了大客户|界面 ...

但亚马逊现在开始设计自己的芯片。 这款名为Inferentia的芯片将对研究人员所谓的推断过程提供帮助。 例如，可以扫描输入音频，并将其转换成基于文本的请求。 亚马逊芯片并没有直接威胁英特尔和英伟达的业务，因为该公司不会对外销售芯片。 但亚马逊对外出售的云计算服务明年开始将采用自家芯片。 倘若该公司依赖自主设计的芯片，就会令英伟达和英特尔损失一个大客户。 英特尔的处理器目前在机器学习推断市场占据主导，晨星分析师预计该市场到2021年的规模将达到118亿美元。 今年9月，英伟达也推出了自己的推断芯片，与英特尔展开竞争。 除了机器学习芯片外，亚马逊还在周一针对其云计算部门发布了一款名为Graviton的处理器芯片。 该芯片采用ARM的技术。

AWS Machine Learning Blog

AWS Machine Learning Blog. Empowering everyone with GenAI to rapidly build, customize, and deploy apps securely: Highlights from the AWS New York Summit. by Swami Sivasubramanian | on 10 JUL 2024 | in Amazon Bedrock, Amazon Q, Amazon SageMaker, Artificial Intelligence, Generative AI, Thought Leadership | Permalink | Comments | Share.

新研究：南極冰架融水量遠高於先前預測--科普中國--人民網

機器學習模型可以使用光線波長等更多衛星信息來判斷哪些區域是雪泥，從而為更加准確地測量冰架融水量提供了可能。 研究發現，在5個主要冰架區域，地表融水導致的南極冰架融水量比標准氣候模型預測的結果高2.8倍。