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熟練掌握 AWS SageMaker 演算法(線性學習,XGBoost,PCA,影像分類) ; 學習 SageMaker Studio 和 AutoML
https://softnshare.com/practical-aws-sagemaker-6-real-world-case-studies/
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許多企業都想運用人工智慧技術來改進他們的服務,然而,從底層IT基礎架構、軟體開發環境,到高階應用服務,都面臨很多困難的選擇,雖然這是一個龐大的挑戰,但同時,也是雲端服務業者的機會,若能透過代管的模式,充分提供各種適當的執行環境、開發工具與現成的應用,就能吸引更多人來運用他們提供的服務。
在今年的AWS全球用戶大會上,關於機器學習與人工智慧的雲端服務,依舊是本次發表的重頭戲,像是SageMaker這套全代管服務,新增加功能強大的整合式開發環境SageMaker Studio,能讓開發人員以單一工具介面,來駕馭整個機器學習的開發流程,並可進行實驗、監控、除錯等作業,因應需反覆進行的工作。
而在AI應用服務的部份,他們也預告了多種新型態服務,像是:詐騙偵測、程式碼審視與剖析、客服中心資料分析、內部搜尋等,令人耳目一新,並強調裡面所運用的機器學習技術和亞馬遜內部所用的一樣,似乎也意味著,這些非典型的AI服務,是通過亞馬遜電子商務平臺實際驗證的成果,因此,它們應該具有一定的可行性,相對地,這也成為其他單純經營雲端服務業者,目前所無法標榜的特色。
https://www.ithome.com.tw/news/134927
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AWS在部分地區推出專為機器學習設計的整合開發環境Amazon SageMaker Studio,開發者可以利用整合視覺介面撰寫程式碼、追蹤實驗、視覺化資料,並進行除錯和監控
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