AWS 中機器學習相關服務一覽

閱讀時間約 3 分鐘

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。

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AI、電腦視覺、圖像處理、AWS等等持續學習時的學習筆記,也包含一些心得,主要是幫助自己學習,若能同時幫助到不小心來到這裡的人,那也是好事一件 : )
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  在上篇我們已經學習到怎麼在 SageMaker 上進行簡易訓練,可以說是踏入了第一步, SageMaker 提供了不少工具用來協助使用者能夠更快速的進行訓練,其中 Data Wrangler 便是用於訓練資料處理的工具,那麼,他好用嗎?必須用嗎?
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