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研究指南:Amazon SageMaker 可節約機器學習成本

October 21, 2020

研究指南:Amazon SageMaker 可節約機器學習成本

機器學習對於分類、迴歸和影像辨識等任務的可行性和有效性,已經在業界和學術界得到了充分的證明。組織希望能善用機器學習 (ML) 以發揮眾多企業優勢,卻因為難以有效率且敏捷地管理資料、模型及基礎架構而退縮。

有些公司已經將工作負載遷移到雲端,令雲端供應商可用受管機器學習 (ML) 服務的形式提供附加價值。Amazon SageMaker 提供的解決方案,其中包含全受管服務,讓每個開發人員和資料科學家都能夠快速建立、訓練及部署機器學習模型。

Nucleus 訪談了部署 Amazon SageMaker 的 50 多間公司,包含 400 多個機器學習專案。分析師 Daniel Elman 整理出這份研究報告,發現 Amazon SageMaker 的特定優勢,包含:

  • 加速開發週期
  • 節省成本
  • 提升開發人員生產力
  • 提升 ML 的敏捷性
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