AWS 机器学习介绍
AWS Rekognition
– 使用机器学习分析图片
– 脸部识别,脸部分析(年龄、性别、情绪)
– 名人识别
– labeling 标签
– 内容审核, 以避免有不必要的内容
– pathing 用于体育live,可以知道球员的踪迹
– 可以使用Amazon Augmented AI (A2I) 进行人工审核,经过了机器审核如果相关性太高的话就会达到人工审核的阶段
AWS Transcribe
– 转换speech to text
– 可以检测录音的语音然后转换成各种语言的文本
– 也可以把敏感内容(名字,年龄,手机号)在装换成文本的时候屏蔽掉 PII – Personal Identifiable Information
AWS Polly
– 转换Text to speech
– lexicon功能,上传缩写让机器识别到就读出完整版,比如AWS:Amazon Web Service
– SSML – 在读出的字语气中更改速度,添加读出的感情,参考:https://docs.aws.amazon.com/polly/latest/dg/supportedtags.html
AWS Translate
– 文本翻译
Amazon Lex & Connect
– Lex是ASR (Automatic Speech Recognition)理解自然语言然后转换成文本,或caller
– Connect是机器人接电话,可以把这两个服务连接在一起
AWS Comprehend
– NLP(Natural Language Processing)文本理解的解释达到以下的功能
– detect文本的语言
– 从文本萃取关键字、地点、人物、品牌、活动
– detect文本是positive还是negetive
– 按主题自动组织文本文件集合
AWS SageMaker
– 开发者需要自己管理ML model
– 可以自己创建ML模型
– serverless无需管理硬件
AWS Forecast
– 可以根据提供的数据,预测你要的结果
AWS Kendra
– 文本搜寻服务
– 可以提问问题,然后根据提供text、html、pdf、ms word、faq的知识内容来回答
AWS Personalize
– 根据用户所搜寻的关键字或是已购买的物品,来标签个性化,然后推送个性化的数据
– 无需自己创建ML模型,所以可以很快在几天内就能部署和使用了
AWS Textract
– 根据图片萃取文字