最佳 10 种 AWS 机器学习工具
已发表: 2022-05-16迪士尼、Pinterest、飞利浦、大众汽车集团、麦当劳、欧特克。 这些公司有什么共同点？ 国际认可、每年十亿美元的收入，以及使用 AWS 机器学习 (ML) 工具来实现数字和物理产品的持续增强和个性化。
让我们深入了解在国际企业中彻底改变了数据处理的 10 大 AWS ML 工具，并了解基于 ML 的预测如何改善用户体验、优化销售渠道、提高用户安全性并降低运营开销。
机器学习的个性化方法
每个人都知道机器学习是一个强大的工具。 话虽如此，即使是一流的人工智能服务也不能像魔杖一样工作。 每个业务问题都需要单独的方法，考虑到您的技术堆栈、开发人员的技能以及财务方面。 但是，将正确的 ML 工具与经验丰富的数据科学家或软件开发人员的一些监督配对，将使您能够创建适合特定业务目标的量身定制的解决方案。
好奇如何使用 AWS 充分利用您的数据？
学到更多1.亚马逊识别
Amazon Rekognition 支持向您的应用程序添加预训练或定制的计算机视觉 API。 这个 ML 工具能够在几秒钟内扫描数百万张图像和视频，并从分析的存储库中提取见解。 最后但同样重要的是，Rekognition 是一项高度可定制的服务——因此毫不夸张地说，它可以让您解决与图像分析相关的几乎所有问题。
主要特点：
- 内容审核：检测不适当或不需要的图像、广告和视频
- 面部检测和分析：检测和分析面部属性（例如睁眼、微笑、面部毛发）
- 标签：识别物体、场景和活动（例如“弹钢琴”或“学习”）
- 自定义标签：检测品牌徽标或其他特定于业务需求的对象
- 文本检测：从图像或视频中提取倾斜或模糊的文本。
用例：
- 审核社交媒体中的用户生成内容 (UGC)
- 在线用户身份验证
- 通过提供恰当、及时的警报来改进家庭自动化服务
- 在装配线上对机器零件进行分类
- 从交通摄像头检测车牌号。
2.亚马逊个性化
Amazon Personalize 是一个全自动推荐引擎，可以根据用户活动、项目和用户相似性实施实时个性化推荐。 该工具使用先进的 ML 模型和事件跟踪来提供完全定制的体验，满足不断变化的用户需求，并逐步提高参与度和转化率。
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学到更多主要特点：
- 高质量的实时推荐：根据用户的具体需求创建深入的建议，以及为新用户开发推荐（没有历史数据）
- 跨渠道和设备轻松集成：在整个用户旅程中提供独特的体验
- 数据保护和隐私：收集的数据经过加密，仅用于创建量身定制的推荐
- 缩短开发时间：在几天而不是几个月内实施一个定制的、基于机器学习的推荐系统。
用例：
- 个性化内容推荐（例如基于用户活动） 在一个新的社交应用中
- 通过提供电子书、音乐和视频的个性化推荐来增加内容消费
- 通过个性化推送通知或营销电子邮件改善营销沟通。
3.亚马逊理解
Amazon Comprehend 是一项自然语言处理 (NLP) 服务，它使用机器学习从非结构化文本数据中提取见解。 此 AWS 工具应用情绪分析、词性提取和标记化来检测关键文本特征，这可能很有帮助，例如对客户满意度调查进行分类。
主要特点：
- 简化的文档处理工作流程：从合同或表格中提取文本、关键短语、主题等
- 数据保护和隐私：从文档中识别和保护个人身份信息 (PII)
- 定性研究：从产品评论、电子邮件或服务台票据中的文本中发现用户见解。
用例：
- 通过检测客户情绪对支持请求进行自动分类
- 按关键短语、情绪和上下文索引的高级产品评论
- 财务文件管理，例如从表格和报表中提取和分类实体。
4. 亚马逊 Lex
Amazon Lex 支持为支持文本和语音的应用程序构建对话界面。 该工具可以理解意图、维护上下文并跨多种语言自动执行简单任务。
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主要特点：
- 意图感知人工智能：在理解意图和维护上下文的同时跨不同语言自动执行简单任务
- 减少设计和开发时间：根据现有的成绩单设计聊天机器人
- 与其他 AWS 服务轻松连接。
用例：
- 为电子商务网络服务实施语音聊天机器人，可以回答操作用户查询
- 在医疗保健应用程序中启用自助服务功能，例如无需人工代理即可预约医生
- 自动化常见问题解答。
5.亚马逊波利
Polly 是一种云服务，它使用深度学习算法将文本转换为逼真的语音。 它目前支持 31 种语言（包括日语、中文、韩语和阿拉伯语）的男性和女性声音，并处理时间、日期、单位、分数和缩写。 最近，AWS 推出了品牌语音功能，可以在 Amazon Polly 开发团队的帮助下构建专属的 NTTS 语音。
主要特点：
- 自然、类人的文字转语音语音：流畅的发音，多种男性和女性声音可供选择，提供数十种语言
- 创建语音文件： Polly 允许回放和存储生成的语音
- 实时流媒体：快速响应时间，允许应用程序/用户立即播放声音。
用例：
- 无需真人即可创建视频教程内容
- 以多种语言开发高度个性化的人工语音对话（使用 Amazon Polly、Amazon Lex、Amazon Transcribe 和 Amazon Translate）
- 在电子学习应用程序中突出显示卡拉 OK 风格的文本。
6.亚马逊转录
Amazon Transcribe 提供了一个将语音转换为文本的 API。 此 AWS 工具可让您获得高质量、智能、实时的转录——例如调整为高保真或低保真音频。
主要特征：
- 从音频和视频文件中收集见解：从客户电话、临床对话等中提取信息
- 提高准确性：开发定制的、特定领域的模型
- 自动语言识别
- 数据保护和隐私：屏蔽敏感的客户信息。
用例：
- 开发音频到文本转换器应用程序
- 客户呼叫分析
- 将音频和视频资产转换为文本档案
- 创建字幕以增加移动应用程序的可访问性。
7.亚马逊翻译
Amazon Translate 利用神经网络和深度学习模型来提供快速、高质量和听起来自然的文本翻译。 此 AWS 工具支持 75 种语言，并通过定义特定短语或上传品牌名称来自定义词汇表。
主要特征：
- 持续改进：基于扩展数据集的越来越准确的翻译
- 即时按需翻译和高效的批量翻译
- 定制：生成符合独特品牌术语的个性化输出
- 多功能性：翻译不同的内容格式，包括 docx、pptx、xlsx 和 HTML 文档。
用例：
- 翻译社交媒体中的实时内容
- 跨不同语言和国家/地区执行的情绪分析（使用 Amazon Translate 和 Amazon Comprehend）
- 应用程序用户之间的跨语言交流。
8.亚马逊提取物
Amazon Textract 是一项 ML 服务，可自动从任何扫描的文档中提取打印文本、笔迹、表格和表格。 该工具允许人工审查检查 PII 并加密收集的数据以满足严格的数据隐私标准。
主要特征：
- 无需手动配置：从打印文档中自动提取文本和结构化数据（表格、表格）
- 智能文本识别：从分析的数据中提取关系和结构。
用例：
- 从广泛的数据库中提取文档的特定部分
- 从财务表格中提取业务数据以加速贷款申请。
9.亚马逊 Lookout for Vision
Lookout for Vision 通过发现实时生产线中的缺陷或异常来降低运营成本。 此 ML 工具有助于提高产品质量并防止出现意外的技术问题。
主要特征：
- 自动化质量控制：在整个生产过程中发现损坏或异常
- 确定缺失的组件
- 持续改进：不断验证模型预测。
用例：
- 实时发现瓷砖生产线上的缺陷
- 汽车损坏检测
- 自动癌症组织检测——通过分析具有可见癌细胞的组织的显微图像，Lookout 可以创建模型预测并自动检测进一步的异常情况。
10.亚马逊开放搜索服务
Amazon OpenSearch Service 提供个性化的搜索可能性，允许用户浏览所有可用空间、文档和数据库——高达 PB 的非结构化数据。 OpenSearch 通过自动配置降低了运营开销，同时增强了性能分析能力。
主要特征：
- 对非结构化数据（帖子、用户、日志、数据库）进行快速、灵活的搜索和分析
- 安全管理：分析网络中不同来源的日志。
用例：
- 监控和调试应用程序
- 实时威胁检测
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机器学习允许公司通过提供无可挑剔的客户服务、提高运营速度和探索新的业务领域来增强他们的产品。 反过来，AWS 工具支持智能、个性化解决方案的快速实施，为用户在其业务旅程的每个阶段提供他们所需的一切。
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