雲端服務 機器學習 Amazon SageMaker 生成式AI Amazon Bedrock AWS AI 在 AWS 上打造生成式AI應用程式的無限可能性 生成式 AI 是一種新興的人工智能技術，在 AWS 上開發生成式 AI 應用程式，可以充分發揮其靈活性，為您的創新之路鋪平道路。建構在 AWS 上，生成式 AI 應用程式的無限可能性主要體現在以下幾個方面 : 彈性選擇開源或商業模型 AWS 提供了豐富的開源和商業模型選擇，讓您可以根據應用需求靈活選擇。開源模型具有高度可定制性，可以根據特定需求進行調整和優化，例如使用 Amazon SageMaker 自行訓練和部署模型。另一方面，商業模型則提供了強大的支持、頻繁更新和先進功能，可以直接投入使用，如 Amazon Bedrock 提供的基礎模型 API 服務。 按需擴展計算資源 AWS 提供了 癮特務 1 天前
雲端服務 資料科學家 機器學習 性價比 Amazon SageMaker AWS AI 編寫程式碼 全託管資料標記 無伺服器運算 AWS 推出六項 Amazon SageMaker 新功能 進一步降低機器學習使用門檻並提升資料工作流程處理效率 Amazon SageMaker Canvas進一步降低機器學習使用門檻，業務分析師無需編寫程式碼即可透過點擊式介面進行更準確的機器學習預測 Amazon SageMaker Ground Truth Plus提供全託管資料標記服務，為客戶提供內建工作流程與技能嫻熟的團隊，以更低成本快速交付高品質的機器學習模型訓練資料集 Amazon SageMaker Studio提供一個可以集中執行資料工程、資料分析和機器學習工作流程的通用型筆記本環境 Amazon SageMaker Training Compiler透過自動編碼編譯提高效率，幫助客戶提升深度學習模型訓練速度高達50% Amazon S 癮特務 4 天前
雲端服務 Amazon SageMaker AWS AI Studio Notebook AWS 推出機器學習服務 Amazon SageMaker 八項全新功能 Amazon SageMaker Role Manager 讓管理員可以更輕鬆控制存取和定義許可權，提升機器學習治理 Amazon SageMaker Model Cards 可以更方便地在機器學習生命週期中記錄和檢查模型資訊 Amazon SageMaker Model Dashboard 提供集中介面以追蹤模型、監控效能和查看歷史紀錄 Amazon SageMaker Studio Notebook 提供全新資料準備功能，幫助客戶輕鬆點擊檢查和解決資料品質 資料科學團隊可以在 Amazon SageMaker Studio Notebook 內即時協作 客戶可以將 Notebook 代碼自 癮特務 6 個月前
科學新知 AI aws 雲端服務 人工智慧 Amazon SageMaker 生成式AI AIGC AI圖片 免費AI應用 免費體驗 AWS 免費雲端生成式 AI 圖片工具「Amazon SageMaker」：登入即用，從無到有快速部屬！ 去年底，Midjourney、ChatGPT 等生成式人工智慧（Generative AI）橫空出世，流暢自然的文字及圖像生成能力，開創一條前所未有的科技發展之路。其中「AI 算圖」更是在短短幾個月內不斷突破，初期難以完美呈現的手指、餐具等細節，也在數月的演算學習後得到改善；甚至近期還發展出「拖拉式」修圖的 AI 技術（Drag Your GAN）。依照如此趨勢，相信就在不遠的未來，AI 算圖將能大幅降低圖像製作的技術門檻，在概念發想、簡報製作、文案撰寫等工作場景中，提供更多的幫助。 雲端技術弭平軟硬體限制，電腦小白也能應用 AI 算圖 但從另一角度來看，AI 造成的改變也讓不少工作者感到焦慮 癮特務 1 年前
雲端服務 AI 機器學習 aws 數位轉型 機器學習應用 ai 人工 智慧 心電圖 AWSTLDG AWS TLC EBM 醫療影像 Amazon SageMaker 雲端醫療 AWS雲端部署 攜手 AWS 雲端部署——商之器如何運用雲端思維，與上帝搶時間？ 俗話說「工欲善其事，必先利其器」，而企業想要善用機器學習，也得先問出一個「AI 好問題」，才能把正確的武器磨亮、解決正確的問題。 在醫療影像擷取與傳輸系統（ Picture Archiving and Comnumication System；PACS ）領域佔據領導地位的雲端醫療大廠商之器，便是在與 Amazon Web Services ( AWS ) 攜手合作的過程中問出好問題，成功讓醫療影像分析落地。 問出好問題的企業，AI 應用才能到位 為什麼企業應用 AI 要到位，得先問出「好問題」？ 已故的台灣知名人工智慧專家陳昇瑋曾指出，目前人工智慧系統多半是針對特定問題來開發，客製化程度遠比 癮特務 4 年前
