最佳 10 種 AWS 機器學習工具
已發表: 2022-05-16迪士尼、Pinterest、飛利浦、大眾汽車集團、麥當勞、歐特克。 這些公司有什麼共同點？ 國際認可、每年十億美元的收入，以及使用 AWS 機器學習 (ML) 工具來實現數字和物理產品的持續增強和個性化。
讓我們深入了解在國際企業中徹底改變了數據處理的 10 大 AWS ML 工具，並了解基於 ML 的預測如何改善用戶體驗、優化銷售渠道、提高用戶安全性並降低運營開銷。
機器學習的個性化方法
每個人都知道機器學習是一個強大的工具。 話雖如此，即使是一流的人工智能服務也不能像魔杖一樣工作。 每個業務問題都需要單獨的方法，考慮到您的技術堆棧、開發人員的技能以及財務方面。 但是，將正確的 ML 工具與經驗豐富的數據科學家或軟件開發人員的一些監督配對，將使您能夠創建適合特定業務目標的量身定制的解決方案。
好奇如何使用 AWS 充分利用您的數據？
學到更多1.亞馬遜識別
Amazon Rekognition 支持向您的應用程序添加預訓練或定制的計算機視覺 API。 這個 ML 工具能夠在幾秒鐘內掃描數百萬張圖像和視頻，並從分析的存儲庫中提取見解。 最後但同樣重要的是，Rekognition 是一項高度可定制的服務——因此毫不誇張地說，它可以讓您解決與圖像分析相關的幾乎所有問題。
主要特點：
- 內容審核：檢測不適當或不需要的圖像、廣告和視頻
- 面部檢測和分析：檢測和分析面部屬性（例如睜眼、微笑、面部毛髮）
- 標籤：識別物體、場景和活動（例如“彈鋼琴”或“學習”）
- 自定義標籤：檢測品牌徽標或其他特定於業務需求的對象
- 文本檢測：從圖像或視頻中提取傾斜或模糊的文本。
用例：
- 審核社交媒體中的用戶生成內容 (UGC)
- 在線用戶身份驗證
- 通過提供恰當、及時的警報來改善家庭自動化服務
- 在裝配線上對機器零件進行分類
- 從交通攝像頭檢測車牌號。
2.亞馬遜個性化
Amazon Personalize 是一個全自動推薦引擎，可以根據用戶活動、項目和用戶相似性實施實時個性化推薦。 該工具使用先進的 ML 模型和事件跟踪來提供完全定制的體驗，滿足不斷變化的用戶需求，並逐步提高參與度和轉化率。
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學到更多主要特點：
- 高質量的實時推薦：根據用戶的具體需求創建深入的建議，以及為新用戶開發推薦（沒有歷史數據）
- 跨渠道和設備輕鬆集成：在整個用戶旅程中提供獨特的體驗
- 數據保護和隱私：收集的數據經過加密，僅用於創建量身定制的推薦
- 縮短開發時間：在幾天而不是幾個月內實施一個定制的、基於機器學習的推薦系統。
用例：
- 個性化內容推薦（例如基於用戶活動） 在一個新的社交應用中
- 通過提供電子書、音樂和視頻的個性化推薦來增加內容消費
- 通過個性化推送通知或營銷電子郵件改善營銷溝通。
3.亞馬遜理解
Amazon Comprehend 是一項自然語言處理 (NLP) 服務，它使用機器學習從非結構化文本數據中提取見解。 此 AWS 工具應用情緒分析、詞性提取和標記化來檢測關鍵文本特徵，這可能很有幫助，例如對客戶滿意度調查進行分類。
主要特點：
- 簡化的文檔處理工作流程：從合同或表格中提取文本、關鍵短語、主題等
- 數據保護和隱私：從文檔中識別和保護個人身份信息 (PII)
- 定性研究：從產品評論、電子郵件或服務台票據中的文本中發現用戶見解。
用例：
- 通過檢測客戶情緒對支持請求進行自動分類
- 按關鍵短語、情緒和上下文索引的高級產品評論
- 財務文件管理，例如從表格和報表中提取和分類實體。
4. 亞馬遜 Lex
Amazon Lex 支持為支持文本和語音的應用程序構建對話界面。 該工具可以理解意圖、維護上下文並跨多種語言自動執行簡單任務。
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主要特點：
- 意圖感知人工智能：在理解意圖和維護上下文的同時跨不同語言自動執行簡單任務
- 減少設計和開發時間：根據現有的成績單設計聊天機器人
- 與其他 AWS 服務輕鬆連接。
用例：
- 為電子商務網絡服務實施語音聊天機器人，可以回答操作用戶查詢
- 在醫療保健應用程序中啟用自助服務功能，例如無需人工代理即可預約醫生
- 自動化常見問題解答。
5.亞馬遜波利
Polly 是一種雲服務，它使用深度學習算法將文本轉換為逼真的語音。 它目前支持 31 種語言（包括日語、中文、韓語和阿拉伯語）的男性和女性聲音，並處理時間、日期、單位、分數和縮寫。 最近，AWS 推出了品牌語音功能，可以在 Amazon Polly 開發團隊的幫助下構建專屬的 NTTS 語音。
主要特點：
- 自然、類人的文字轉語音語音：流暢的發音，多種男性和女性聲音可供選擇，提供數十種語言
- 創建語音文件： Polly 允許回放和存儲生成的語音
- 實時流媒體：快速響應時間，允許應用程序/用戶立即播放聲音。
用例：
- 無需真人即可創建視頻教程內容
- 以多種語言開發高度個性化的人工語音對話（使用 Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Transcribe 和 Amazon Translate）
- 在電子學習應用程序中突出顯示卡拉 OK 風格的文本。
6.亞馬遜轉錄
Amazon Transcribe 提供了一個將語音轉換為文本的 API。 此 AWS 工具可讓您獲得高質量、智能、實時的轉錄——例如調整為高保真或低保真音頻。
主要特徵：
- 從音頻和視頻文件中收集見解：從客戶電話、臨床對話等中提取信息
- 提高準確性：開發定制的、特定領域的模型
- 自動語言識別
- 數據保護和隱私：屏蔽敏感的客戶信息。
用例：
- 開發音頻到文本轉換器應用程序
- 客戶呼叫分析
- 將音頻和視頻資產轉換為文本檔案
- 創建字幕以增加移動應用程序的可訪問性。
7.亞馬遜翻譯
Amazon Translate 利用神經網絡和深度學習模型來提供快速、高質量和聽起來自然的文本翻譯。 此 AWS 工具支持 75 種語言，並通過定義特定短語或上傳品牌名稱來自定義詞彙表。
主要特徵：
- 持續改進：基於擴展數據集的越來越準確的翻譯
- 即時按需翻譯和高效的批量翻譯
- 定制：生成符合獨特品牌術語的個性化輸出
- 多功能性：翻譯不同的內容格式，包括 docx、pptx、xlsx 和 HTML 文檔。
用例：
- 翻譯社交媒體中的實時內容
- 跨不同語言和國家/地區執行的情緒分析（使用 Amazon Translate 和 Amazon Comprehend）
- 應用程序用戶之間的跨語言交流。
8.亞馬遜提取物
Amazon Textract 是一項 ML 服務，可自動從任何掃描的文檔中提取打印文本、筆跡、表格和表格。 該工具允許人工審查檢查 PII 並加密收集的數據以滿足嚴格的數據隱私標準。
主要特徵：
- 無需手動配置：從打印文檔中自動提取文本和結構化數據（表格、表格）
- 智能文本識別：從分析的數據中提取關係和結構。
用例：
- 從廣泛的數據庫中提取文檔的特定部分
- 從財務表格中提取業務數據以加速貸款申請。
9.亞馬遜 Lookout for Vision
Lookout for Vision 通過發現實時生產線中的缺陷或異常來降低運營成本。 此 ML 工具有助於提高產品質量並防止出現意外的技術問題。
主要特徵：
- 自動化質量控制：在整個生產過程中發現損壞或異常
- 確定缺失的組件
- 持續改進：不斷驗證模型預測。
用例：
- 實時發現瓷磚生產線上的缺陷
- 汽車損壞檢測
- 自動癌症組織檢測——通過分析具有可見癌細胞的組織的顯微圖像，Lookout 可以創建模型預測並自動檢測進一步的異常情況。
10.亞馬遜開放搜索服務
Amazon OpenSearch Service 提供個性化的搜索可能性，允許用戶瀏覽所有可用空間、文檔和數據庫——高達 PB 的非結構化數據。 OpenSearch 通過自動配置降低了運營開銷，同時增強了性能分析能力。
主要特徵：
- 對非結構化數據（帖子、用戶、日誌、數據庫）進行快速、靈活的搜索和分析
- 安全管理：分析網絡中不同來源的日誌。
用例：
- 監控和調試應用程序
- 實時威脅檢測
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機器學習允許公司通過提供無可挑剔的客戶服務、提高運營速度和探索新的業務領域來增強他們的產品。 反過來，AWS 工具支持智能、個性化解決方案的快速實施，為用戶在其業務旅程的每個階段提供他們所需的一切。
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