數學家圖靈在 1940 年代率先提出電腦的概念時，機器只要能夠進行數學計算就可被視為具備人工智慧(Artificial Intelligence)。而近數十年來， AI 的定義更逐漸泛指模仿並「學習」動物或人類行為的機器或應用程式。而這樣的科技應用概念，隨著AI的研究投入，聲量也越來越高。
能造就AI突破科幻作品中想像的技術，背後正是來自於Machine Learning的基模建置，加上大量數據與運作經驗的訓練，才能成就人工智慧之所以「智慧」的原因。機器學習甚至可以被說是一種弱人工智慧（Narrow AI），能透過樣本訓練機器辨識出運作模式，而不是用特定的規則來編寫程式，換句話說，機器學習是從樣本資料中歸納出屬於自己的一套規則，進而用來作為預測或是風險評估。
人工智慧近年發展越趨蓬勃，博弘雲端團隊提供雲端AI多元整合及應用服務，專業協助企業將解決方案實際運用於工作流程中，成功打造人工智慧企業。首先就和我們一起來了解雲端AWS AI的應用吧！本系列文章中將會完整介紹AWS提供的AI相關服務、如何進行AWS的深度學習及產業應用案例分享，本篇文章將為您介紹AWS中的人工智慧解決方案。
AI在雲端–AWS Machine Learning 服務再進化
Gartner在2020年2月發佈的《 雲上AI開發者服務魔力象限》表示，AWS憑藉技術執行力和對技術未來發展願景的完整規劃排名在雲上AI開發者中佔有不可或缺的地位，而造就如此地位的，正是2017年AWS所發行的SageMaker這項服務。接下來我們將詳細說明AWS SageMaker及AWS近年推出的AI新解決方案。
Amazon SageMaker ：是一項AWS全託管服務，幫助開發者與資料工程師和數據科學家快速地規模化構建、訓練和部署機器學習 (ML) 模型，旨在消除企業使用人工智慧的門檻，將機器學習能力普及至每一家企業和機構。其應用範圍相當廣泛，如今已在生活中使用的包含：人臉辨識系統、自動駕駛、聊天客服機器人等，以下是利用AWS SageMaker 建立的服務基礎架構：
Amazon Sagemaker Studio：AWS的AI整合環境(IDE)開發工具，可輕鬆建立、訓練、偵錯、部署和監控機器學習模型。機器學習工作流程有許多元件，而在多種不同獨立工具和使用者界面之間切換會降低生產力，且減緩機器學習開發的速度。Amazon SageMaker Studio 針對客製模型從試驗到生產所需的所有工具提供單一的統一界面。
Amazon SageMaker Autopilot：Amazon Sagemaker Studio的主打功能，只要上傳表格型資料，就能自動建立可用的機器學習預測模型。優化託管客戶提供的活動流量。例如，點擊次數、網頁瀏覽量、註冊次數、購買次數等，透過 API 接收結果，只需支付使用費用。
Amazon Personalize：提供便利的亞馬遜雲端 AWS 服務，包括網站、行動應用程式、內容管理及電子郵件行銷系統開發，同時提供產品建議、客製搜尋結果與客製化商品動態流程觀看。外國的實際應用案例中，小型電商開發平台Magento便是利用Amazon Personalize，建立起過去難以施行的特別客製化購物服務，依據客戶的瀏覽記錄與偏好點擊，提供更精準的購物預測與量身打造的消費體驗。
Amazon Kendra：採用機器學習技術的智慧搜尋服務。能重新架構網站和應用程式的搜尋引擎，即使內容分散在多個位置和內容儲存資料庫，也能輕鬆找出所需內容。
Amazon CodeGuru：是開發人員使用工具，針對增進程式碼的品質提供智慧型建議，找出應用程式之中最昂貴的程式碼。將 CodeGuru 整合至現有的軟體開發工作流程中，即可在應用程式開發期間自動執行程式碼審查，持續監控生產中的應用程式效能，提供建議和視覺化線索以提高程式碼品質和應用程式效能，同時降低整體成本。本服務AWS目前提供免費90天的試用方案，可使用於最多 10 萬行的程式碼，歡迎洽詢博弘專業顧問！以下為本服務的架構圖：
Amazon Textract：可自動從掃描的文件中擷取文字、手寫內容和資料，不僅超越簡單的光學字元辨識 (OCR)，還可以識別、理解和擷取表單和表格中的資料，無需任何手動操作。無論是自動化貸款處理還是稅務文件，都可以快速自動化文件處理，並對擷取的資訊採取整理或內容檢查行動。AWS目前針對此功能提供免費試用方案，歡迎洽詢博弘專業顧問！
本文章提到的解決方案中，目前AWS提供多項免費試用優惠，博弘為大中華區 AWS Premier Consulting Partner 核心級諮詢合作夥伴，若您有發展AWS雲端AI的規劃，歡迎和我們聯繫！專業顧問及技術團隊將提供協助，帶領企業發展更臻成熟的雲端AI應用
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