文章目录
- 专题总览
- 机器学习服务
- 1. Amazon Rekognition
- 2. Amazon Rekognition - Content Moderation
- 3. Amazon Transcribe
- 4. Amazon Polly
- 5. Amazon Polly - Lexicon & SSML
- 6. Amazon TranscribeAmazon Translate
- 7. Amazon Lex & Connect
- 8. Amazon Comprehend
- 9. Amazon Comprehend Medical
- 10. Amazon SageMaker
- 11. Amazon Forecast
- 12. Amazon Kendra
- 13. Amazon Personalize
- 14. Amazon Textract
- 总结
专题总览
专题内容总览和系列博客目录
https://blog.csdn.net/weixin_40815218/article/details/135590291
辅助资料(PDF)
https://download.csdn.net/download/weixin_40815218/88741566
机器学习服务
1. Amazon Rekognition
- 使用机器学习在图像和视频中查找物体、人物、文字和场景
- 进行面部分析和面部搜索以进行用户验证、人数统计
- 创建一个“熟悉的面孔”数据库或与名人进行比较
- 使用案例:
- 标记
- 内容审核
- 文本检测
- 面部检测和分析(性别、年龄范围、情绪等)
- 面部搜索和验证
- 名人识别
- 路径分析(例如:用于体育比赛分析)
2. Amazon Rekognition - Content Moderation
- 检测不合适、不需要或冒犯性的内容(图片和视频)
- 在社交媒体、广播媒体、广告和电子商务等场景中用于创建更安全的用户体验
- 设置最低置信度阈值以标记需要审核的内容
- 在Amazon Augmented AI(A2I)中标记敏感内容以进行人工审核
- 帮助遵守相关法规
3. Amazon Transcribe
- 自动将语音转换为文本
- 使用称为自动语音识别(ASR)的深度学习过程快速准确地将语音转换为文本
- 使用遮蔽功能自动删除个人身份信息(PII)
- 支持多语言音频的自动语言识别
- 使用案例:
- 转录客户服务电话
- 自动创建字幕和字幕
- 为媒体资产生成元数据,创建可完全搜索的存档
4. Amazon Polly
- 使用深度学习将文本转换为逼真的语音
- 让您创建能够说话的应用程序
5. Amazon Polly - Lexicon & SSML
- 使用发音词典自定义单词的发音
- 样式化词汇:St3ph4ne => “Stephane”
- 首字母缩略词:AWS => “AmazonWebServices”
- 上传词典并在 SynthesizeSpeech 操作中使用它们
- 从纯文本或使用语音合成标记语言(SSML)标记的文档生成语音 — 可以进行更多自定义操作
- 强调特定单词或短语
- 使用音标发音
- 包括呼吸声、耳语
- 使用新闻播音员的说话风格
6. Amazon TranscribeAmazon Translate
- 提供自然而准确的语言翻译
- Amazon Translate 可以帮助您为国际用户本地化内容,例如网站和应用程序,并能够高效地进行大量文本的翻译。
7. Amazon Lex & Connect
- Amazon Lex:(与 Alexa 使用相同的技术)
- 使用自动语音识别(ASR)将语音转换为文本
- 使用自然语言理解识别文本和呼叫者的意图
- 帮助构建聊天机器人、呼叫中心机器人
- Amazon Connect:
- 接收呼叫,创建联系流程,云端虚拟联系中心
- 可与其他 CRM 系统或 AWS 集成
- 无需预付款,比传统联系中心解决方案便宜 80%
8. Amazon Comprehend
- 用于自然语言处理(NLP)
- 完全托管的无服务器服务
- 使用机器学习在文本中找到洞察和关系
- 分析文本的语言
- 提取关键词、地点、人物、品牌或事件
- 理解文本的情感倾向(积极或消极)
- 使用分词和词性标注分析文本
- 自动按主题组织一组文本文件
- 示例用例:
- 分析客户互动(电子邮件),找出导致积极或消极体验的因素
- 根据 Comprehend 发现的主题创建和分组文章
9. Amazon Comprehend Medical
- Amazon Comprehend Medical 可以在非结构化的临床文本中检测并返回有用的信息:
- 医生的笔记
- 出院总结
- 检测结果
- 病例笔记
- 使用自然语言处理检测受保护健康信息(PHI)- 使用 DetectPHI API
- 将文档存储在 Amazon S3 中,使用 Kinesis Data Firehose 实时分析数据,或使用 Amazon Transcribe 将患者叙述转录为文本,然后由 Amazon Comprehend Medical 进行分析。
10. Amazon SageMaker
- 为开发人员/数据科学家提供的全托管服务,用于构建机器学习模型
- 通常情况下,将所有流程集中在一个地方并提供服务器是困难的
- 简化的机器学习流程示例:预测您的考试成绩
11. Amazon Forecast
- 提供使用机器学习进行高度准确预测的全托管服务
- 例如:预测雨衣的未来销售情况
- 比仅查看数据本身准确性高出 50%
- 将预测时间从几个月减少到几小时
- 用例:产品需求规划、财务规划、资源规划等
- 自动将语音转换为文本
- 使用称为自动语音识别(ASR)的深度学习过程快速准确地将语音转换为文本
- 使用遮蔽功能自动删除个人身份信息(PII)
- 支持多语言音频的自动语言识别
- 使用案例:
- 转录客户服务电话
- 自动创建字幕和字幕
- 为媒体资产生成元数据,创建可完全搜索的存档
12. Amazon Kendra
- 完全托管的文档搜索服务,由机器学习驱动
- 从文档中提取答案(文本、PDF、HTML、PowerPoint、MS Word、FAQ等)
- 具备自然语言搜索功能
- 通过学习用户互动/反馈来提升优选结果(增量学习)
- 可以手动微调搜索结果(数据重要性、新鲜度、自定义等)
13. Amazon Personalize
- 完全托管的机器学习服务,用于构建实时个性化推荐的应用程序
- 示例:个性化产品推荐/重新排序,定制直接营销
- 具体示例:用户购买园艺工具,提供下一个要购买的推荐
- 使用与 Amazon.com 相同的技术
- 可集成到现有的网站、应用程序、短信、电子邮件营销系统等
- 在几天内实施,而不是几个月(无需构建、训练和部署机器学习解决方案)
- 适用于零售商、媒体和娱乐等领域
14. Amazon Textract
- 利用人工智能和机器学习自动从任何扫描文档中提取文本、手写和数据
- 从表格和表单中提取数据
- 读取和处理任何类型的文档(PDF、图像等)
- 应用场景:
- 金融服务(例如发票、财务报告)
- 医疗保健(例如医疗记录、保险索赔)
- 公共部门(例如税表、身份证明文件、护照)
总结
- Rekognition:人脸检测、标记、名人识别
- Transcribe:音频转文本(例如字幕)
- Polly:文本转音频
- Translate:翻译
- Lex:构建对话机器人 - 聊天机器人
- Connect:云联系中心
- Comprehend:自然语言处理
- SageMaker:为每个开发人员和数据科学家提供机器学习
- Forecast:构建高度准确的预测
- Kendra:基于机器学习的搜索引擎
- Personalize:实时个性化推荐
- Textract:检测文档中的文本和数据
- 使用深度学习将文本转换为逼真的语音
- 让您创建能够说话的应用程序