Amazon Polly 將文本轉換為逼真的語音 每月 500 百萬個字符
Amazon SageMaker
一種完全托管的平台，可用於構建、訓練和部署機器學習模型
前兩個月每月 250 小時的 t2.medium 筆記本使用時間
前兩個月每月 50 小時的 m4.xlarge 培訓時間
前兩個月每月 125 小時的 m4.xlarge 托管時間
Amazon Lex
構建語音和聊天文本機器人
每月 10000 個文本請求
每月 5000 個語音請求
Amazon Rekognition
一項基於深度學習的圖像識別服務
每月分析 5000 張圖像
每月存儲最多 1000 份面部元數據
Amazon Comprehend
持續訓練和完全托管的自然語言處理 (NLP)
每個 API 每月 50K 單位的文本（500 萬個字符）
5 個主題建模作業，前 12 個月每月最多 1MB
Amazon Transcribe
通過自動語音識別為您的應用程序添加語音轉文本功能
每月 60 分鐘
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使用 AWS 控制台來使用 Amazon Rekognition 中的面部識別功能。Amazon Rekognition 是一項基於深度學習的圖像和視頻分析服務。
使用 Amazon Rekognition 分析圖像，然後將其與其他圖像進行比較，以判斷這些面部是否相同。
教程演示了在使用 AWS CLI 或 Rekognition API 時可用的功能。對於生產或概念驗證實現，我們建議使用這些編程接口，而不是 Amazon Rekognition 控制台。
使用適用於 WordPress 的 Amazon Polly 插件為 WordPress 安裝添加文本轉語音功能。Amazon Polly 是一項使用高級深度學習技術來合成很像人聲的語音的服務，使您能夠創建可以說話的應用程序，以及構建支持語音的全新類別的產品。
將 Amazon Comprehend 用於情緒分析。
Amazon Comprehend 使用機器學習查找文本中的見解和關係。Amazon Comprehend 提供關鍵詞提取、情緒分析、實體識別、主題建模和語言檢測 API，因此您可以輕鬆地將自然語言處理集成到您的應用程序中。
使用 AWS 控制台來使用 Amazon Rekognition Video 中的視頻分析功能。Amazon Rekognition Video 是一種由深度學習提供支持的視頻分析服務，可以檢測活動，識別物體、名人和不當內容。
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