AI 与 ML 服务及机器学习流程

AWS 云技术与服务概念

Rahulraj Singh

Technical Product Manager

什么是 AI 与 ML？

人工智能（AI）

在机器中模拟人类智能
涉及问题求解、语音识别与学习等任务

一个展示人工智能的圆形图标。

什么是 AI 与 ML？

人工智能（AI）

在机器中模拟人类智能
涉及问题求解、语音识别与学习等任务

机器学习（ML）

AI 的子集
关注从数据中学习的系统

两个圆形图标，展示机器学习是人工智能的子集。

AWS 的 AI 与 ML 产品

AI 服务

展示 AI 服务的图标。

ML 服务

展示 ML 服务的图标。

ML 框架

展示 ML 基础设施的图标。

ML 工作流

展示 ML 流程的图标。

AI 与 ML 服务

一组展示 AWS 中 AI 和 ML 服务的图标。

AWS AI 服务简介

预训练与自动训练模型
无需机器学习背景

一组展示 AWS 中 AI 服务的图标。

AWS AI 服务

Amazon Translate

在多种语言间翻译文本

解释 Amazon Translate 的流程图。

Amazon Polly

将文本转换为逼真、自然的语音

解释 Amazon Polly 的流程图。

AWS AI 服务

Amazon Lex

构建对话式界面
设计并部署聊天机器人

代表 AWS 聊天机器人的图标。

Amazon Comprehend

从文本中提取洞见
识别情感、实体和语言

代表从文本中提取情感的图标。

AWS AI 服务

Amazon Forecast

构建精准的时间序列预测

展示时间序列预测的图标。

Amazon CodeGuru

自动化代码审查
通过智能建议提升代码质量

展示智能代码审查的图标。

AWS AI 服务

Amazon Rekognition

分析并识别图像中的对象
对视频执行人脸分析和情绪检测

解释人脸情绪检测的流程图。

AWS 中的 ML 服务

让开发者构建自定义 ML 模型
适用于具备 ML 专业能力和特定用例者

两个代表 AWS ML 服务的图标。

Amazon SageMaker

关键特性

端到端 ML 生命周期的全托管服务
集成 Jupyter 笔记本用于模型开发
一键训练与部署

展示预测分析的图标。

Amazon SageMaker

关键特性

端到端 ML 生命周期的全托管服务
集成 Jupyter 笔记本用于模型开发
一键训练与部署

展示计算机视觉的图标。

Amazon SageMaker

关键特性

端到端 ML 生命周期的全托管服务
集成 Jupyter 笔记本用于模型开发
一键训练与部署

展示自然语言处理的图标。

Amazon CodeWhisperer

基于 ML 的自动化、精简代码审查
提升代码质量并定位问题

解释 Amazon CodeWhisperer 功能的流程图。

ML 框架

开源框架，适配多样 ML 工作流

展示开源框架的图标。

ML 框架

开源框架，适配多样 ML 工作流

支持稳健、可扩展、无缝部署

两个图标：开源框架与耐久性和可扩展性。

ML 框架

开源框架，适配多样 ML 工作流

支持稳健、可扩展、无缝部署

覆盖广泛用例

图标：开源框架、耐久性与可扩展性、灵活性。

支持 ML 框架的 AWS 服务

展示 TensorFlow 的图标。

在 AWS 上开发与部署可扩展的 ML 模型

支持 ML 框架的 AWS 服务

展示 TensorFlow 和 PyTorch 的图标。

在 AWS 上开发与部署可扩展的 ML 模型

按需执行机器学习与计算图系统

支持 ML 框架的 AWS 服务

展示 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet 的图标。

在 AWS 上开发与部署可扩展的 ML 模型

按需执行机器学习与计算图系统

对深度神经网络进行大规模分布式训练

示例 ML 流水线

展示 S3 中数据存储的图标。

示例 ML 流水线

展示 SageMaker 从 S3 存储桶读取数据的流程图。

示例 ML 流水线

解释在 AWS 中创建机器学习流水线的流程图。

示例 ML 流水线

解释在 AWS 中创建机器学习流水线的流程图。

让我们来练习！

AWS 云技术与服务概念