Amazon SageMaker 讓初學者到專家，各種機器學習技能等級的開發人員，都能以
想要的方式開發機器學習模型。
對於偏好以 Python 撰寫程式碼的資料科學家和開發人員，Amazon SageMaker 提
供全受管的 Jupyter Notebook 環境，可透過 Amazon SageMaker Studio 整合開發
環境 (IDE) 使用。對於偏好點選體驗的建置人員，Amazon SageMaker Autopilot 可
自動建置、訓練及調校機器學習模型，而不會失去任何能見度或控制權。若必須快
速追蹤專案，Amazon SageMaker JumpStart 為最常見的使用案例提供預先建置的
解決方案，只要按幾下就能進行部署。
各種技能的建置人員都能使用機器學習
Freddy's Frozen Custard & Steakburgers (總部位於美國堪薩斯
州威奇托市的快速慢食連鎖餐廳 ) 轉向資料科學，希望能找到更
妥善評估其餐廳品質的方式。Freddy's 利用 Domo AutoML (採用
Amazon SageMaker Autopilot 技術 ) 容易使用的特性建置了機器
學習模型，不必聘僱機器學習專家，就能將餐廳的人員編制數最
佳化。
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為了確保所有人都能使用，Amazon SageMaker 提供：
• Amazon SageMaker Studio ›
• Amazon SageMaker Autopilot ›
• Amazon SageMaker JumpStart ›
閱讀案例研究 ›
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