一.引言
前陣子我花了一些時間學習 SageMaker 的相關使用，但除了 SageMaker外，AWS 中尚有大量的機器學習相關服務，剛好趁此機會好好的統整分類一下，後續也能作為選擇學習目標的依據。
二.統整
機器學習平台和工具
- Amazon SageMaker：全面性機器學習平台，前處理、訓練、部屬、分析一條龍
- Amazon Augmented AI：為機器學習的預測結果提供人工審查平台
- Amazon CodeGuru：使用機器學習進行程式碼審查和性能分析建議
- Amazon DevOps Guru：使用機器學習進行全局性的專案審查和性能分析
計算機視覺
- Amazon Rekognition：圖像和視頻分析服務，支持面部識別、物體檢測等。
- AWS Panorama：邊緣設備上的視覺分析服務。
- Amazon Lookout for Vision：工業視覺檢測服務。
自然語言處理（NLP）
- Amazon Comprehend：自然語言處理服務，支持情感分析、實體識別等。
- Amazon Comprehend Medical：針對醫療文本的自然語言處理服務。
- Amazon Translate：自動語言翻譯服務。
- Amazon Transcribe：自動語音轉文本服務。
- Amazon Polly：文本轉語音服務。
- Amazon Lex：構建聊天機器人和語音助手的服務。
- Amazon Textract：文件文本提取和分析服務。
生成式 AI 服務
- Amazon Bedrock：生成式 AI 平台，提供大型語言模型和圖像生成模型。
健康醫療
- AWS HealthImaging：醫療影像存儲和管理服務。
- AWS HealthLake：醫療數據存儲、轉換和查詢服務。
- AWS HealthOmics：基因組學數據存儲和分析服務。
特定應用服務
- Amazon Personalize：個性化推薦服務。
- Amazon Kendra：企業搜索服務。
- Amazon Forecast：基於機器學習的時間序列預測服務。
- Amazon Fraud Detector：基於機器學習的欺詐檢測服務。
- Amazon Lookout for Equipment：工業設備異常檢測服務。
- Amazon Lookout for Metrics：異常檢測服務，用於業務指標監控。
- Amazon Monitron：設備異常檢測系統，用於預測性維護。
- AWS DeepComposer：機器學習驅動的音樂創作工具。
- AWS DeepRacer：自動駕駛車比賽平台，用於學習增強學習
三.結語
這次統整了在 AWS 服務中機器學習頁面下現存的相關服務，可以看到大部分的服務針對性蠻高的，根據不同客群提出一個 case by case 的解決方案， 但有趣的部分也不少，例如 Amazon Lookout for Vision 與先前工作中使用的以 YOLO 為基礎再調整過的模型效能比較那個較優 ; Amazon Bedrock 與 OpenAI API 相比起來如何; Amazon Lex 與目前 GPTs 那個方便架設等等，就讓我好好想想下一篇該探索哪個功能。
