亚马逊云科解决方案构建的机器学习模型特点
亚马逊云科解决方案构建的机器学习模型特点
高效完全集成
使用 Amazon SageMaker Studio 可以在一个基于 Web 的界面中执行构建、训练和部署模型所需的每个步骤，同时还可以快速完成数据上传，并在各步骤之间灵活切换，从而有效提升生产效率。
灵活协作
Amazon SageMaker 能让您在几秒钟之内立即开始工作。借助一键分享功能，让您轻松地与团队成员共享代码等一切工作资源，提升团队成员之间协作的灵活度。
自动化构建，高可控性
Amazon SageMaker Autopilot 作为一个自动机器学习工具，能更好地控制模型。Amazon SageMaker Autopilot 还能自动检查原始数据、应用特色处理器、选择最佳算法集、训练和调试多个模型并跟踪其性能。
降低数据标记成本
建立机器学习模型，需要建立在大量高质量训练数据的基础上，但在建立这些模型时创建训练数据往往需要付出高昂成本，使用 Amazon SageMaker Ground Truth 可降低 70% 的数据标记成本。
高效完全集成
使用 Amazon SageMaker Studio 可以在一个基于 Web 的界面中执行构建、训练和部署模型所需的每个步骤，同时还可以快速完成数据上传，并在各步骤之间灵活切换，从而有效提升生产效率。
灵活协作
Amazon SageMaker 能让您在几秒钟之内立即开始工作。借助一键分享功能，让您轻松地与团队成员共享代码等一切工作资源，提升团队成员之间协作的灵活度。
自动化构建，高可控性
Amazon SageMaker Autopilot 作为一个自动机器学习工具，能更好地控制模型。Amazon SageMaker Autopilot 还能自动检查原始数据、应用特色处理器、选择最佳算法集、训练和调试多个模型并跟踪其性能。
降低数据标记成本
建立机器学习模型，需要建立在大量高质量训练数据的基础上，但在建立这些模型时创建训练数据往往需要付出高昂成本，使用 Amazon SageMaker Ground Truth 可降低 70% 的数据标记成本。
亚马逊云科技深度学习的前沿技术动态
深度学习有什么用
StockX 公司的传奇故事 — 早期发展「机器学习」
Amazon Personalize 提供自动化特征工程与模型开发功能，帮助我们快速搞定这两个最为耗时的环节。使用 Amazon Personalize 提供的标准 HRNN，让我们从此仅仅适用一套包含五列数据的简单数据集就可以开始训练。使用Amazon Personalize 之后，我们可以更专注于借助更强大的 ETL、后端与生产部署系统。
如何使用 Amazon Personalize 在 StockX 上拓展个性化用户体验「机器学习」
在决定将推荐程序核心模型的开发与生产推理扩展交由 Amazon Web Services 负责之后，我们开始使用 Amazon Personalize 进行开发，并很快感受到将其集成至全扩展机器学习工作流所带来便捷性。
