隨著生活裡各式便捷服務的新戶限定習技發展，我們對於廣告推播、念驗圖像辨識等功能已不再驚奇，證計正加機器學習、畫引深度學習、入機入更強化學習等人工智慧（Artificial Intelligence，器學取美下稱AI）技術也在不知不覺間充斥生活日常；相對的術應，這些過去看似艱深難懂、用現需高度專業人才才能熟悉運用的可領AI技術，早已成為企業研發產品、新戶限定習技優化服務過程中必不可少的念驗資料分析與決策輔助技術。

而令人興奮的證計正加是，在當今機器學習全民化​的畫引科技時代，無論產業類型或企業規模，入機入更都有可能與AI技術結合，器學取美創造更加意想不到的便捷服務，身處其中的我們又怎能不加緊腳步跟上呢？

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多樣化雲端工具，造就各產業的低門檻AI技術應用

其實AI技術普及的關鍵，除了技術成熟與資訊硬體的更新疊代，更重要的是AWS台灣這般「技術轉譯服務」提供者的出現。AWS提供功能多樣的雲端工具，大幅降低AI技術上手與使用的門檻，讓機器學習（Machine learning，下稱 ML）深入各個產業流程，實現真正的普及化。Discovery、3M、Lalamove、賽百味連鎖餐廳（SUBWAY）等企業，都開始利用以下AWS提供的雲端工具，進一步優化旗下產品或服務：

• 低門檻易上手，無需編程即可生成準確的ML預測：Amazon SageMaker Canvas利用可視化的點擊介面簡化過去複雜的程式編寫流程，讓使用者無需ML經驗也能上傳數據、訓練模型和執行預測。
• 大規模加速建立即時個人化使用者體驗：Amazon Personalize無須ML專業知識，開發人員即可輕鬆建置即時個人化推薦，為零售、媒體和娛樂等產業的客戶提供最佳的演算服務。
• 自動擷取印刷文字、手寫文字和資料：Amazon Textract藉由光學字符識別，使用ML來讀取和處理任何類型的文件、準確地擷取文字、手寫內容、表格和其他資料，而無需任何手動操作。
• 輕鬆地執行和擴展大數據工作負載：Amazon EMR使用開源分析框架（例如 Apache Spark、Apache Hive 和 Presto）運行大規模分佈式數據處理作業、交互式SQL查詢和ML應用程式。

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人工智慧技術還能帶來什麼優勢？

AI技術已經深入製造、物流、電商、零售量販、遊戲，甚至金融產業，如果仍有所遲疑，不妨先檢視你的產品或服務有沒有以下需求情境：

1. 優化使用者體驗：改善網頁個性化推薦、購物／退貨流程最佳化、智能客服助理等。
2. 提升下單轉化率：優化首頁、商品詳情頁面、結帳頁面等推薦模塊，優化推送內容及名單，提升品類頁面與搜索結果頁面商品點擊。
3. 降低管理／開發成本：促銷折扣利潤最大化、新品開發預測、經銷通路商需求管理、設備預測性維修、貨架分析。
4. 提升用戶黏著度：個性化關卡／禮包／獎勵推薦，延長使用時長，提升用戶留存。
5. 客戶與流程管理：虛假數據及帳號排除、用戶標籤分類、文件資產識別盤點。

上述需求情境還只是常見AI技術應用的一小部分，若想了解更多機器學習與深度學習的技術應用可能性，可以立即加入AWS並留下聯絡方式及專案需求，AWS 的機器學習專員將盡快與你聯繫！

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Photo Credit：AWS

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如何妥善運用機器學習等AI技術，必然成為未來商業競爭時致勝的關鍵因子。為幫助有意使用AI相關技術的企業，AWS特別開放新戶限定的「AWS 概念驗證 ( POC ) 計劃」，只要在2022年8月5日之前填寫簡單的表單，並通過審核程序，即可快速啟動AWS帳戶進行設置與測試，AWS將針對你的產業及需求提供一對一專人諮詢服務，並提供300美金啟用您在AWS上的機器學習之旅！

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