什么是亚马逊机器学习:自动学习系统的8个好处


什么是自动气象站机器学习?

亚马逊机器学习算法发现模式和数据,并使用这些数据构建数学模型。这些模型被用来对新数据进行预测。机器学习可以在大量的应用中实现。AWS机器学习帮助用户快速构建智能应用程序,帮助执行重要任务,如欺诈检测、需求预测、预测性客户支持和快速预测。亚马逊机器学习同步以前的数据,并进一步利用它向用户提供必要的信息。

亚马逊M1用于审查电子邮件、产品评论、论坛和电话记录中的客户反馈。这将进一步向服务团队推荐产品行动,或将客户与客户服务专家联系起来。自动机器学习很容易使用,因为用户可以在亚马逊网络服务中找到数据。

亚马逊机器学习的好处

共有8个自动气象站Machine Learning Benefits,让我们逐一讨论它们:

开放平台

机器学习适合数据研究者、机器学习研究者或开发者。AWS提供机器学习服务和工具,满足您的需求和专业水平。

应用编程接口驱动的机器学习服务

开发人员将简单地通过各种各样的预先培训的服务为任何应用程序增加智能,这些服务提供计算机视觉、语音、语言分析和聊天机器人的实用性。

大框架支持

AWS支持所有最重要的机器学习框架,以及 TensorFlow,Caffe2和Apache MXNet,因此您可以带来或开发您选择的任何模型。

计算选择的广度

AWS通过强大的基于图形处理器的实例、计算和内存优化的实例,甚至FPGAs,为指导和推理提供了广泛的计算选择。

深度平台集成

ML服务与平台的其余部分以及您希望运行机器学习工作负载的数据湖和数据库工具深度集成。AWS上的数据为您提供了访问最完整的大数据平台的途径。

综合分析

从一套全面的服务中进行选择,包括数据分析、数据存储、商业智能、批处理、流处理、数据流程编排。

安全的

使用粒度权限策略控制对资源的访问。存储和数据库服务提供了可靠的编码来保护您的数据安全。多种多样的密钥管理选项使您能够决定您或AWS是否可以管理加密密钥。

经济的

随心所欲地消费服务,只为你使用它们的数量。AWS定价没有直接费用、终止罚金或未来合同。自动气象站免费层帮助您从自动气象站开始。

附加说明

还有一些关于亚马逊机器学习的信息:

Sagemaker

亚马逊Sagemaker非常有效地帮助数据科学家和开发人员。它有助于构建、培训和部署机器学习模型。Sagemaker有一个新的架构,可以帮助您在现有的机器学习工作流中使用它的所有功能。

深度镜头

这是一个深度学习功能的摄像机,是为开发者设计的。将它与亚马逊Sagemaker集成将有助于快速轻松地启动和运行深度学习。

结论

我们研究了亚马逊机器学习是一个视觉工具,它有助于预览数据,以确保质量。模型建立后,用户可以使用自动机器学习工具来评估和调整它们。在此之后,模型就可以做进一步的预测了。这些应用程序还可以调用批处理应用编程接口进行预测。此外,实时应用编程接口可用于按需生成预测。有了亚马逊毫升,用户可以从大数据集创建数据,生成数十亿的预测,并以实时和高吞吐量提供这些预测。AWS ML没有前期费用,用户只需为他们所使用的东西付费。这样做的好处是,用户可以随着业务的增长启动小规模的应用程序。此外,如果您有任何疑问,请在评论部分提出。