亚马逊机器学习（AWS ML）的8大好处

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什么是AWS ML？

AWS ML（亚马逊机器学习）算法可以发现模式和数据，并利用这些数据构建数学模型。这些模型用于在新数据中进行预测。机器学习可以在大量的应用中实现。AWS ML帮助用户快速构建智能应用程序，这些应用程序可以帮助执行诸如欺诈检测、需求预测、预测性客户支持和快速预测等重要任务。AWS ML同步以前的数据，并利用它进一步向用户提供必要的信息。

AWS ML用于审核客户在电子邮件、产品评论、论坛和电话记录中的反馈。这进一步向服务团队推荐产品运行或将客户与客户服务专家联系起来。AWS ML易于使用，因为用户可以在AWS云服务中找到数据。

AWS ML的好处

AWS ML具有8个好处，以下逐一讨论：

https://data-flair.training/blogs/advantages-and-disadvantages-of-machine-learning/

（1）开放平台

机器学习适合于数据研究者、机器学习研究人员或开发人员。AWS公司提供机器学习服务和工具，以满足人们的需求和专业水平。

（2）API驱动的机器学习服务

开发人员只需通过各种预先训练的服务选择为任何应用程序添加智能，这些服务可提供计算机视觉、语音、语言分析和聊天机器人实用性。

（3）广泛的框架支持

AWS支持所有最重要的机器学习框架，以及TensorFlow、Caffe2和Apache MXNet，因此为用户将带来或开发用户选择的任何模型。

https://data-flair.training/blogs/tensorflow-tutorial/

（4）广泛的计算选择

AWS公司通过功能强大的基于GPU的实例、计算和内存优化实例甚至FPGA，为训练和推理提供了广泛的计算选择。

（5）深度平台集成

机器学习服务与平台的其余部分以及用户希望运行机器学习工作负载的数据湖和数据库工具深度集成。AWS平台上的数据使用户可以访问最重要的大型数据完整平台。

（6）综合分析

从全面的数据分析服务中选择数据存储、商业智能、批处理、流处理、数据进度编排。

（7）安全

使用粒度许可策略控制对资源的访问。存储和数据库服务提供了可靠的编码来保持数据的安全。通用的密钥管理选项使用户能够确定自己或AWS是否能够管理加密密钥。

（8）经济

按照用户的意愿消费服务，并仅为使用的服务支付费用。AWS定价没有直接费用，终止处罚或未来的合同。AWS免费套餐可帮助用户从AWS入手。

附加信息

有关亚马逊机器学习的更多信息：

（1）Sagemaker

Amazon Sagemaker可以非常有效地帮助数据科学家和开发人员。它有助于建立、训练和部署机器学习模型。Sagemaker拥有一种新架构，可以帮助用户在现有机器学习工作流程中提供所有功能。

（2）DeepLens

它是一款支持深度学习的摄像机，专为开发人员而设计。将其与Amazon Sagemaker集成有助于快速轻松地启动和运行深度学习。

结论

我们研究了AWS ML（亚马逊机器学习）是一种可视化工具，它有助于预览数据以确保质量。在构建模型后，用户可以使用AWS ML工具评估和调整它们。在此之后，该模型已准备好进行进一步预测。这些应用程序还可以调用批处理API进行预测。此外，实时API可用于按需生成预测。使用Amazon ML，用户可以从大型数据集创建数据，生成数十亿个预测，并以实时和高吞吐量提供这些预测。AWS ML没有前期成本，用户只需为他们使用的内容付费。这样做的好处是，随着业务的增长，用户可以启动更大规模的应用。

文章来源：

https://dzone.com/articles/what-is-amazon-machine-learning-8-top-benefits-of