什麼是 Amazon SageMaker？
✔ 為了讓您更輕鬆地開始使用，Amazon SageMaker JumpStart 為最常見的使用案例提供了一組解決方案，只需按幾下即可輕鬆部署。
✔ 透過整合專門為機器學習建置的一組廣泛的功能，快速準備、建置、訓練和部署高品質的機器學習模型。
✔ AWS 免費方案包含 2 個月的 Amazon SageMaker 免費使用權。使用者可以透過免費方案每月存取 250 小時的 ml.t3.medium 筆記本用量。
Amazon SageMaker 入門
Amazon SageMaker JumpStart 可協助您快速、輕鬆地開始使用機器學習。這些解決方案是可完全自訂，並支援一鍵式部署和微調 150 多種熱門開放原始碼模型，如自然語言處理、物件偵測和影像分類模型。 熱門解決方案包括：
擷取和分析資料
自動擷取、處理和分析文件，以進行更準確的調查和更快的決策。
詐騙偵測
更快地自動偵測可疑交易，並向客戶發出提醒，以減少潛在財務損失。
流失率預測
預測客戶流失的可能性，透過鎖定可能的放棄者並採取補救措施 (如促銷優惠) 來提高保留率。
個人化推薦
為客戶提供自定義獨特體驗，以提高客戶滿意度並快速發展您的業務。
免費方案中包含的 SageMaker
Amazon SageMaker 作為 AWS 免費方案的一部分，您可以免費開始使用。您的兩個月免費試用從您建立第一個 SageMaker 資源的第一個月開始計算。下表提供 Amazon SageMaker 免費方案的詳細資訊：
Amazon SageMaker 功能 |
前 2 個月的每月免費方案用量 |
產品定價 |
Studio 筆記本和隨需筆記本執行個體 |
Studio 筆記本中 250 小時的 ml.t3.medium 執行個體，或隨需筆記本執行個體中 250 小時的 ml.t2 中型執行個體或 ml.t3.medium 執行個體 |
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| RStudio on SageMaker | RSession 應用程式上 250 小時的 ml.t3.medium 執行個體和 RStudioServerPro 應用程式的免費 ml.t3.medium 執行個體 | |
| Data Wrangler | 25 小時的 ml.m5.4xlarge 執行個體 | |
| Feature Store | 1,000 萬寫入單位、1,000 萬讀取單位、25 GB 儲存 | |
| 培訓 | 50 小時的 m4.xlarge 或 m5.xlarge 執行個體 | |
| 即時推論 | 125 小時的 m4.xlarge 或 m5.xlarge 執行個體 | |
| 無伺服器推論 | 150,000 秒的推論持續時間 | |
| Canvas | 160 個工作區執行個體小時/月，最高建立 10 個模型請求/月，每個最高 100 萬個儲存格/模型建立請求 |
免費方案優惠
AWS 協助新客戶免費入門。了解如何搭配使用 AWS 免費方案與 Amazon SageMaker
250 小時 Studio 筆記本上的 ml.t3.medium/每月
25 小時 SageMaker Data Wrangler 上的 ml.m5.4xlarge/每月
1,000 萬個寫入單元、1,000 萬個讀取單元
25 GB 的 SageMaker 特徵存放區儲存空間/每月
進一步了解 Amazon SageMaker
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客戶案例
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影片
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客戶案例
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BMW Group 以一流豪華車輛著稱，利用 Amazon 和 AWS 服務之間的廣泛關係，全面增強汽車設計和功能。 BMW Group 的產品組合以 Amazon 和 AWS 技術為基礎，這些技術可支援 1,000 多項微服務，每天處理超過 120 億個請求，且可實現 99.95% 的可靠性。
Intuit 以為超過 1 億個消費者和小型企業客戶提供適用的財務管理解決方案而聞名。該公司正在使用 Amazon SageMaker 和 Amazon Bedrock，將尖端技術與人類稅務和帳務專家相結合，並提供高度個人化的客戶體驗。
Itaú Unibanco 是巴西最大的私營部門銀行，需要為其 3,200 多個 ML 使用者提升機器學習 (ML) 基礎設施的速度、靈活性和可擴展性。 為加速資料科學家的 ML 進程，Itaú 使用了 Amazon SageMaker Studio，這是一個整合式開發環境，可提供單一 Web 視覺化介面來存取專用工具，進而執行所有 ML 開發步驟。
憑藉其航空攝影機技術，Nearmap 為組織提供了動態鏡頭，可以追蹤結構和環境隨時間的變更情形。Nearmap 從內部部署硬體升級為強大且可擴展的 Amazon Web Services (AWS) 解決方案。大型的自訂深度學習模型，以及目前的大型視覺模型趨勢，需要能夠同時使用多個機器動態向上擴展的訓練。
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影片
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Amazon SageMaker Studio 簡介 (1:38)
Amazon SageMaker 簡介 (4:46)
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