什么是深度学习?

深度学习是一类模式分析方法的统称,是机器学习的一种,主要是通过学习样本数据的内在规律和表示层次,让机器能够像人一样具有分析学习能力,能模仿人类识别文字、声音、进行思考,以解决更多复杂的模式识别问题。

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什么是深度学习

深度学习有什么用

深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、推荐和个性化技术以及其他相关领域都取得了很多成果。目前深度学习技术已经广泛应用在了生活中的很多领域。例如,应用于电商领域可以让用户收到个性化推荐并在遇到问题时第一时间通过智能机器人快捷地解决问题。应用于交通领域则能更精准监测车辆停车是否合规等问题。而在工业领域,借助深度学习则能替代人工视觉进行检查,并替代人工完成一些重复性、危险性工作。

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

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。

亚马逊云科解决方案构建的机器学习模型特点_灵活协作

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。

亚马逊云科解决方案构建的机器学习模型特点_自动化构建,高可控性

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。

亚马逊云科解决方案构建的机器学习模型特点_降低数据标记成本

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

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。

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快速构建深度学习应用程序

Amazon Polly


使用深度学习技术将文本转换更逼真的语言

Amazon Transcribe


自动将语音转换为文本

Amazon SageMaker


适用于每位开发人员和数据科学家的机器学习

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