如何不花一分錢用 Amazon SageMaker 高效構建 ML 模型？

在人工智能技術快速發展的開今天，擁有一款便捷高效的構建「小助手」迫在眉睫。亞馬遜在機器學習方面有近 25 年的積累，過去一年時間，AWS 新推出了近 250 項人工智能方面的服務和功能。而前不久在中國正式發佈的 Amazon SageMaker，也受到了受到衆多開發者的關注，在 Amazon SageMaker 的幫助下，你能夠：

➢ 10分鐘訓練汽車型號圖像識別的模型
➢ 10分鐘使用 BlazingText 快速訓練中文詞向量
➢ 10分鐘訓練因子分解機模型並應用於推薦系統
等等……
總之，你能夠快速完成更多開發任務~

Amazon SageMaker 究竟如何幫助開發者化繁爲簡呢？

傳統的 ML 開發是一個複雜、昂貴、迭代的過程，並且市面上沒有任何集成工具可用於整個機器學習工做流程，這讓它難上加難，令不少開發者都望而卻步。Amazon SageMaker 即是爲了解決這些難題而生，它是一項徹底託管的服務，能夠幫助開發人員和數據科學家快速構建、訓練和部署機器學習 (ML) 模型。 
Amazon SageMaker 爲開發者提供了彈性筆記本、實驗管理、自動模型建立、模型調試分析，以及模型概念漂移檢測等強大功能，並將這些功能封裝在首個面向機器學習的集成開發環境（IDE）Amazon SageMaker Studio 中。

面對不斷深刻的機器學習構建需求，何不借助「駕輕就熟」的工具加快構建速度，省去冗雜的非必要操做？

Amazon SageMaker 就是爲了幫助各位開發者突破機器學習構建瓶頸，讓每一位開發者都能輕鬆應對機器學習的開發需求。爲了讓機器學習領域的開發者能更無憂地體驗 Amazon SageMaker，AWS 已經開啓兩項 Amazon SageMaker 超值體驗活動！

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還等什麼？這波「天上掉下來」的福利大禮還不快快接住！

領取 Amazon SageMaker 大禮包，即刻免費開啓 Amazon SageMaker 的機器學習構建之旅，完全擺脫機器學習開發過程當中的衆多複雜難題，輕鬆搞定構建、訓練和部署模型的每一個步驟~ 

Amazon SageMaker 的應用場景

1. 計算機視覺：基於深度學習遷移學習的端到端圖像分類器
2. 天然語言處理：利用 BlazingText 算法，能夠輕鬆擴展到大型語言數據集
3. 個性化推薦：訓練因子分解機模型並應用於推薦系統
4. 分類與迴歸：XGBoost 模型進行數據分析和挖掘
5. 時序預測：利用 DeepAR 進行時序預測 

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