企业已经找到了许多新方式，将机器学习运用于建议引擎、对象检测、语音助手、欺诈侦测等等。虽然机器学习的使用正在得到越来越多的关注，但机器学习模型的训练和部署成本可能会非常昂贵，模型开发可能极为耗时，而采购合适数量的基础设施以满足不断变化的业务需求带来了持续不断的挑战。
Amazon Web Services Machine Learning 软件和基础设施服务提供了高性能、经济高效且高度灵活的基础设施，以及通过完全托管式服务使用这些硬件的简单方法，可以加快您的机器学习项目，在机器学习采用之旅的每个阶段为您提供帮助。
亚马逊云科技提供的机器学习服务广泛且完整，对于一些希望获得开箱即用的AI能力的企业，亚马逊云科技提供包含机器视觉、文本/语音识别与朗读、推荐系统、销售预测、机器人呼叫中心、威胁检测等功能的多种 SaaS 化服务。
对于有一定机器学习能力，希望自己训练模型、管理机器学习工作流程的企业，SageMaker提供一套一站式的IDE环境，可以进行数据处理、算法选择、模型训练、应用部署等操作。
亚马逊云对主流的机器学习框架有良好的兼容性，如TensorFlow、mxnet、PyTorch，同时提供强大的计算资源作为一切机器学习工作的基础
考虑到并不是所有客户都拥有机器学习的开发能力，伊克罗德也会提供基于亚马逊云基础设施的机器学习定制化开发服务。
我们会基于您的需求和场景，进行产业经验层面的优化，做客制化的开发和调优，以提升最终机器学习模型的精准度。
同时不同于SaaS方案，我们会将机器学习部署在客户自己的云上环境，这样既保证数据安全性，也让客户更能掌握机器学习工作的整体流程。
以下示例为伊克罗德提供的推荐系统解决方案。
某运动健身品牌提供全面的体育运动及周边服务，以体育健身、专业培训、娱乐休闲三个方面为功能定位；并包含体育用品专卖店、健身餐厅等丰富的周边服务。
该客户没有数据分析、机器学习相关技术人员，希望伊克罗德能够协助建立一套从数据分析开始的完整的云端机器学习用户预测流程。
