如何不花一分钱用 Amazon SageMaker 高效构建 ML 模型？

在人工智能技术快速发展的开今天，拥有一款便捷高效的构建“小助手”迫在眉睫。亚马逊在机器学习方面有近 25 年的积累，过去一年时间，亚马逊云科技新推出了近 250 项人工智能方面的服务和功能。而前不久在中国正式发布的 Amazon SageMaker，也受到了受到众多开发者的关注，在 Amazon SageMaker 的帮助下，你可以：

➢ 10分钟训练汽车型号图像识别的模型
➢ 10分钟使用 BlazingText 快速训练中文词向量
➢ 10分钟训练因子分解机模型并应用于推荐系统
等等……
总之，你可以快速完成更多开发任务~

Amazon SageMaker 究竟如何帮助开发者化繁为简呢？

传统的 ML 开发是一个复杂、昂贵、迭代的过程，而且市面上没有任何集成工具可用于整个机器学习工作流程，这让它难上加难，令很多开发者都望而却步。Amazon SageMaker 便是为了解决这些难题而生，它是一项完全托管的服务，可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。 
Amazon SageMaker 为开发者提供了弹性笔记本、实验管理、自动模型创建、模型调试分析，以及模型概念漂移检测等强大功能，并将这些功能封装在首个面向机器学习的集成开发环境（IDE）Amazon SageMaker Studio 中。

面对不断深入的机器学习构建需求，何不借助“得心应手”的工具加快构建速度，省去冗杂的非必要操作？

Amazon SageMaker 就是为了帮助各位开发者突破机器学习构建瓶颈，让每一位开发者都能轻松应对机器学习的开发需求。为了让机器学习领域的开发者能更无忧地体验 Amazon SageMaker，亚马逊云科技已经开启两项 Amazon SageMaker 超值体验活动！

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还等什么？这波“天上掉下来”的福利大礼还不快快接住！

领取 Amazon SageMaker 大礼包，即刻免费开启 Amazon SageMaker 的机器学习构建之旅，彻底摆脱机器学习开发过程中的众多复杂难题，轻松搞定构建、训练和部署模型的每个步骤~ 

Amazon SageMaker 的应用场景

1. 计算机视觉：基于深度学习迁移学习的端到端图像分类器
2. 自然语言处理：利用 BlazingText 算法，可以轻松扩展到大型语言数据集
3. 个性化推荐：训练因子分解机模型并应用于推荐系统
4. 分类与回归：XGBoost 模型进行数据分析和挖掘
5. 时序预测：利用 DeepAR 进行时序预测 

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