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# 使用 Amazon Aurora 機器學習
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透過使用 Amazon Aurora Machine Learning，您可以根據您的需求，將 Aurora 資料庫叢集與下列其中一項 AWS 機器學習服務整合。其各自支援特定的機器學習使用案例。

**Amazon Bedrock**  
Amazon Bedrock 是一項全受管服務，可透過 API 提供來自 AI 公司的頂尖基礎模型，以及提供開發人員工具，以協助建置和擴展生成式 AI 應用程式。若使用 Amazon Bedrock ，您需要付費才能在任何第三方基礎模型上執行推論。定價取決於輸入記號和輸出記號數量，以及您是否已為模型購買佈建的輸送量。如需詳細資訊，請參閱 *Amazon Bedrock 使用者指南*中的[什麼是 Amazon Bedrock？](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html)。

**Amazon Comprehend**  
Amazon Comprehend 是一種受管自然語言處理 (NLP) 服務，用來從文件擷取洞見。使用 Amazon Comprehend，您可以藉由分析實體、關鍵片語、語言和其他功能，來推斷以文件內容為基礎的觀點。若要進一步了解，請參閱*《Amazon Comprehend 開發人員指南》*中的[什麼是 Amazon Comprehend？](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/what-is.html)。

**SageMaker AI**  
Amazon SageMaker AI 是全管理式機器學習服務。資料科學家和開發人員會使用 Amazon SageMaker AI，針對各種推論任務 (例如詐騙偵測和產品建議) 建置、訓練和測試機器學習模型。當機器學習模型已準備好可用於生產環境時，可以將其部署到 Amazon SageMaker AI 託管環境。如需詳細資訊，請參閱*《Amazon SageMaker AI 開發人員指南》*中的[什麼是 Amazon SageMaker AI？](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)。  
搭配 Aurora 資料庫叢集使用 Amazon Comprehend 比使用 SageMaker AI 具有更少的初步設定。如果您是機器學習的新手 AWS ，建議您先探索 Amazon Comprehend。

**Topics**
+ [將 Amazon Aurora Machine Learning 與 Aurora MySQL 搭配使用](mysql-ml.md)
+ [將 Amazon Aurora Machine Learning 與 Aurora PostgreSQL 搭配使用](postgresql-ml.md)