AI/ML Services
AWS AI/ML Services (For Cloud Practitioner)
Rekognition, Textract, Polly, Transcribe, Translate, Comprehend, Lex, Kendra, Personalize, Forecast, Bedrock, SageMaker
Tổng quan
AWS cung cấp rất nhiều AI/ML services, được chia thành 3 layers:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AWS AI/ML STACK │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ LAYER 3: AI SERVICES (Pre-trained, No ML knowledge needed) │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │ Rekognition │ Textract │ Polly │ Transcribe │ Translate │ │
│ │ Comprehend │ Lex │ Kendra│ Personalize │ Forecast │ │
│ │ Fraud Detector │ CodeGuru │ Bedrock │ Q │ │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ LAYER 2: ML SERVICES (Build custom models) │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │ SageMaker │ SageMaker Canvas │ SageMaker Ground Truth │ │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ LAYER 1: ML FRAMEWORKS & INFRASTRUCTURE │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │ EC2 (GPU instances) │ Deep Learning AMIs │ Containers │ │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘1. Vision Services
Amazon Rekognition - Image & Video Analysis
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON REKOGNITION │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Nhận dạng hình ảnh và video bằng Deep Learning │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ CAPABILITIES: │ │
│ │ │ │
│ │ 👤 Face Detection & Analysis │ │
│ │ • Detect faces trong images/videos │ │
│ │ • Analyze emotions (happy, sad, angry...) │ │
│ │ • Age range, gender, glasses, beard... │ │
│ │ │ │
│ │ 🔍 Face Comparison & Search │ │
│ │ • Compare faces (is this the same person?) │ │
│ │ • Search faces in a collection │ │
│ │ │ │
│ │ 🏷️ Object & Scene Detection │ │
│ │ • Detect objects: car, tree, dog, cat... │ │
│ │ • Detect scenes: beach, office, kitchen... │ │
│ │ │ │
│ │ 📝 Text Detection (in images) │ │
│ │ • Read text from images (signs, documents) │ │
│ │ │ │
│ │ 🔞 Content Moderation │ │
│ │ • Detect inappropriate content │ │
│ │ • NSFW filtering │ │
│ │ │ │
│ │ 👥 Celebrity Recognition │ │
│ │ • Identify famous people │ │
│ │ │ │
│ │ 🎬 Video Analysis │ │
│ │ • Track people across video frames │ │
│ │ • Detect activities │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ USE CASES: │
│ • User verification (face login) │
│ • Content moderation for social media │
│ • People counting in retail │
│ • Celebrity detection in media │
│ • Security surveillance │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon Textract - Document Text Extraction
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON TEXTRACT │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Trích xuất text, tables, forms từ documents │
│ │
│ So sánh với OCR truyền thống: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ OCR cũ: Chỉ extract raw text │ │
│ │ Textract: Extract text + UNDERSTAND structure (tables, forms) │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ CAPABILITIES: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 📄 Text Detection │ │
│ │ • Extract printed text từ documents │ │
│ │ • Handwritten text recognition │ │
│ │ │ │
│ │ 📊 Tables Extraction │ │
│ │ • Detect và extract tables │ │
│ │ • Preserve row/column structure │ │
│ │ │ │
│ │ 📋 Forms (Key-Value Pairs) │ │
│ │ • Extract form fields: "Name: John Doe" │ │
│ │ • Understand checkboxes, signatures │ │
│ │ │ │
│ │ 🆔 Identity Documents │ │
│ │ • Driver's licenses, passports │ │
│ │ • Extract Name, DOB, Address automatically │ │
│ │ │ │
│ │ 💰 Expense Documents │ │
│ │ • Invoices, receipts │ │
│ │ • Extract vendor, total, line items │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Automate document processing │
│ • Extract data from invoices │
│ • Process loan applications │
│ • Digitize paper records │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘2. Speech Services
Amazon Polly - Text-to-Speech (TTS)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON POLLY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Chuyển TEXT → SPEECH (Đọc văn bản thành giọng nói) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ Input: "Hello, welcome to Amazon Web Services" │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ POLLY │ │ │
│ │ └──────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ Output: 🔊 Audio file (MP3, OGG, PCM) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ FEATURES: │
│ • 60+ voices in 30+ languages │
│ • Neural TTS (more natural sounding) │
│ • SSML support (control pronunciation, pauses, emphasis) │
│ • Real-time streaming │
│ • Lexicons (custom pronunciations) │
│ │
│ USE CASES: │
│ • E-learning (đọc bài giảng) │
│ • Accessibility (cho người khiếm thị) │
│ • News reading apps │
│ • IVR systems (automated phone menus) │
│ • Audiobook generation │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon Transcribe - Speech-to-Text (STT)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON TRANSCRIBE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Chuyển SPEECH → TEXT (Nhận dạng giọng nói thành văn bản) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ Input: 🎤 Audio/Video file hoặc real-time stream │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌───────────┐ │ │
│ │ │TRANSCRIBE │ │ │
│ │ └───────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ Output: "Hello, welcome to Amazon Web Services" │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ FEATURES: │
│ • Automatic language detection │
│ • Speaker identification (phân biệt người nói) │
│ • Custom vocabulary (technical terms) │
│ • Content redaction (hide sensitive info: PII) │
│ • Real-time transcription │
│ • Medical transcription (Transcribe Medical) │
│ • Call Analytics (analyze call center recordings) │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Subtitle generation cho videos │
│ • Meeting transcription │
│ • Call center analytics │
│ • Medical documentation │
│ • Voice search │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Polly vs Transcribe - Nhớ nhanh
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ POLLY vs TRANSCRIBE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────┐ ┌──────────────────────┐ │
│ │ POLLY │ │ TRANSCRIBE │ │
│ │ Text → Speech │ │ Speech → Text │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ "Hello" → 🔊 │ │ 🎤 → "Hello" │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ TTS (Text-to-Speech)│ │ STT (Speech-to-Text)│ │
│ └──────────────────────┘ └──────────────────────┘ │
│ │
│ 💡 Nhớ: │
│ • Polly = Parrot (con vẹt) = NÓI │
│ • Transcribe = Ghi chép = VIẾT │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘3. Language Services
Amazon Translate - Language Translation
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON TRANSLATE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Dịch text từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác │
│ │
│ "Hello, how are you?" ──► "Xin chào, bạn khỏe không?" │
│ (English) (Vietnamese) │
│ │
│ FEATURES: │
│ • 75+ languages supported │
│ • Real-time và batch translation │
│ • Custom terminology (giữ nguyên terms như brand names) │
│ • Neural machine translation (high quality) │
│ • Automatic language detection │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Website localization │
│ • Multilingual customer support │
│ • Real-time chat translation │
│ • Document translation │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon Comprehend - Natural Language Processing (NLP)
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON COMPREHEND │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Phân tích và hiểu nội dung văn bản (NLP) │
│ │
│ CAPABILITIES: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 😊😠😐 Sentiment Analysis │ │
│ │ Input: "I love this product! Best purchase ever!" │ │
│ │ Output: POSITIVE (98% confidence) │ │
│ │ │ │
│ │ 🏷️ Entity Recognition (NER) │ │
│ │ Input: "John works at Amazon in Seattle" │ │
│ │ Output: John (PERSON), Amazon (ORGANIZATION), Seattle (LOCATION)│ │
│ │ │ │
│ │ 🔑 Key Phrase Extraction │ │
│ │ Input: "The quick brown fox jumps over the lazy dog" │ │
│ │ Output: ["quick brown fox", "lazy dog"] │ │
│ │ │ │
│ │ 🌐 Language Detection │ │
│ │ Input: "Bonjour, comment allez-vous?" │ │
│ │ Output: French (fr) │ │
│ │ │ │
│ │ 📂 Topic Modeling │ │
│ │ Analyze documents to find common topics │ │
│ │ │ │
│ │ 🔒 PII Detection (Comprehend + PII) │ │
│ │ Detect và redact personal information │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 🏥 COMPREHEND MEDICAL: │
│ • Specialized cho medical text │
│ • Detect diseases, medications, dosages, procedures │
│ • Extract PHI (Protected Health Information) │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Customer review analysis │
│ • Social media monitoring │
│ • Document classification │
│ • Call center analytics │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘4. Chatbot Services
Amazon Lex - Conversational AI (Chatbots)
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON LEX │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Build conversational chatbots (SAME technology as Alexa!) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ User: "I want to book a hotel in Paris for 3 nights" │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ AMAZON LEX │ │ │
│ │ │ ┌────────────────────────┐ │ │ │
│ │ │ │ 1. ASR (Speech→Text) │ │ │ │
│ │ │ │ 2. NLU (Understand │ │ │ │
│ │ │ │ intent + entities) │ │ │ │
│ │ │ └────────────────────────┘ │ │ │
│ │ └──────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ Intent: BookHotel │ │
│ │ Slots: City="Paris", Nights=3 │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ (Trigger Lambda) │ │
│ │ Bot: "Great! I found hotels in Paris. Which one would you like?" │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ KEY CONCEPTS: │
│ • Intent: Mục đích của user (BookHotel, OrderPizza, CheckBalance) │
│ • Slot: Thông tin cần thu thập (city, date, amount) │
│ • Fulfillment: Action sau khi có đủ slots (Lambda function) │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Customer service chatbots │
│ • Voice assistants │
│ • Booking systems │
│ • FAQ bots │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘5. Search & Personalization
Amazon Kendra - Intelligent Search
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON KENDRA │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Enterprise search powered by ML (Natural Language Search) │
│ │
│ So sánh với keyword search: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Keyword Search: "vacation policy" → Tìm documents có từ này │ │
│ │ Kendra: "How many vacation days do I get?" → TRẢ LỜI câu hỏi │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ FEATURES: │
│ • Natural language queries (hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên) │
│ • Incremental learning (học từ user feedback) │
│ • FAQ matching │
│ • Document ranking │
│ │
│ DATA SOURCES: │
│ • S3 │
│ • SharePoint │
│ • Salesforce │
│ • ServiceNow │
│ • Databases │
│ • Custom connectors │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Internal knowledge base search │
│ • Customer support portal │
│ • Research document search │
│ • HR policy search │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon Personalize - Recommendation Engine
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON PERSONALIZE │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Real-time personalization và recommendations │
│ (Same technology as Amazon.com!) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ Input: User behavior data │ │
│ │ • User A viewed: iPhone, AirPods, MacBook │ │
│ │ • User A purchased: iPhone case │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌────────────┐ │ │
│ │ │PERSONALIZE │ │ │
│ │ └────────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ │ │
│ │ Output: "Users who bought this also bought..." │ │
│ │ • Apple Watch │ │
│ │ • Lightning Cable │ │
│ │ • Screen Protector │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Product recommendations (e-commerce) │
│ • Content recommendations (streaming) │
│ • Personalized marketing │
│ • Search re-ranking │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘6. Forecasting & Fraud
Amazon Forecast - Time-series Forecasting
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON FORECAST │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Dự đoán time-series data bằng ML │
│ (Same technology as Amazon.com forecasting!) │
│ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ Input: Historical data │ │
│ │ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ │
│ │ │ Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec │ │ │
│ │ │ 100 110 95 120 130 150 180 200 160 140 170 250 │ │ │
│ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │ FORECAST │ │ │
│ │ └──────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ │ │
│ │ Output: Predicted values for next period │ │
│ │ Next Jan: 115, Next Feb: 125, Next Mar: 105... │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Inventory planning │
│ • Demand forecasting │
│ • Resource capacity planning │
│ • Financial forecasting │
│ • Workforce planning │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon Fraud Detector
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON FRAUD DETECTOR │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Detect potential fraud using ML │
│ │
│ FRAUD TYPES IT CAN DETECT: │
│ • Online payment fraud │
│ • New account fraud │
│ • Account takeover │
│ • Promotional abuse │
│ │
│ HOW IT WORKS: │
│ 1. Upload historical fraud data │
│ 2. Fraud Detector trains ML model │
│ 3. Get fraud predictions in real-time │
│ │
│ USE CASES: │
│ • E-commerce fraud detection │
│ • Banking transaction monitoring │
│ • Account security │
│ • Promotional abuse prevention │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘7. Developer AI Services
Amazon CodeGuru - Code Analysis
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON CODEGURU │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: ML-powered code review và performance recommendations │
│ │
│ 2 COMPONENTS: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 📝 CODEGURU REVIEWER │ │
│ │ • Automated code reviews │ │
│ │ • Find bugs, security issues, best practices │ │
│ │ • Supports Java, Python │ │
│ │ • Integrates với GitHub, CodeCommit, Bitbucket │ │
│ │ │ │
│ │ 📊 CODEGURU PROFILER │ │
│ │ • Analyze application runtime behavior │ │
│ │ • Find expensive lines of code │ │
│ │ • CPU utilization analysis │ │
│ │ • Heap summary analysis │ │
│ │ • Detect anomalies │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Automate code reviews │
│ • Find performance bottlenecks │
│ • Reduce production issues │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon DevOps Guru - Operations Intelligence
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON DEVOPS GURU │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: ML-powered để detect operational issues │
│ │
│ WHAT IT DOES: │
│ • Analyze CloudWatch metrics, Config, CloudTrail, X-Ray │
│ • Detect anomalous behavior │
│ • Identify potential problems BEFORE they impact users │
│ • Provide recommendations cho remediation │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Proactive operations monitoring │
│ • Reduce MTTR (Mean Time To Resolution) │
│ • Prevent outages │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘8. Generative AI
Amazon Bedrock - Foundation Models
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON BEDROCK │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Fully managed service để access Foundation Models (LLMs) │
│ Không cần manage infrastructure! │
│ │
│ FOUNDATION MODELS AVAILABLE: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 🔹 Amazon Titan (Amazon's own) │ │
│ │ • Text generation, embeddings, image generation │ │
│ │ │ │
│ │ 🔹 Anthropic Claude │ │
│ │ • Advanced reasoning, analysis, coding │ │
│ │ │ │
│ │ 🔹 Meta Llama 2 │ │
│ │ • Open-source LLM │ │
│ │ │ │
│ │ 🔹 Stability AI (Stable Diffusion) │ │
│ │ • Image generation │ │
│ │ │ │
│ │ 🔹 Cohere │ │
│ │ • Enterprise-focused language models │ │
│ │ │ │
│ │ 🔹 AI21 Labs (Jurassic) │ │
│ │ • Text generation │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ KEY FEATURES: │
│ • Serverless (không manage infrastructure) │
│ • Fine-tuning với custom data (private, secure) │
│ • Knowledge Bases (RAG - Retrieval Augmented Generation) │
│ • Agents cho complex tasks │
│ • Guardrails cho responsible AI │
│ │
│ USE CASES: │
│ • Chatbots, virtual assistants │
│ • Text summarization │
│ • Content generation │
│ • Code generation │
│ • Image generation │
│ • Search với semantic understanding │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Amazon Q - Generative AI Assistant
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON Q │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Generative AI-powered assistant for work │
│ │
│ 2 MAIN PRODUCTS: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 💼 AMAZON Q BUSINESS │ │
│ │ • AI assistant for employees │ │
│ │ • Connect to enterprise data (S3, SharePoint, Salesforce...) │ │
│ │ • Answer questions from company knowledge │ │
│ │ • Summarize documents │ │
│ │ • Draft emails, reports │ │
│ │ │ │
│ │ 💻 AMAZON Q DEVELOPER │ │
│ │ • AI coding assistant (like GitHub Copilot) │ │
│ │ • Code suggestions in IDE │ │
│ │ • Explain code │ │
│ │ • Debug and fix issues │ │
│ │ • Security scanning │ │
│ │ • Upgrade code (e.g., Java 8 → Java 17) │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ ALSO AVAILABLE IN: │
│ • AWS Console (Q in Console) │
│ • QuickSight (Q for BI) │
│ • AWS Connect (contact center) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘9. ML Platform
Amazon SageMaker - Full ML Platform
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AMAZON SAGEMAKER │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🎯 WHAT: Complete platform để build, train, deploy ML models │
│ End-to-end ML lifecycle management │
│ │
│ ML LIFECYCLE: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │ Label │──►│ Build │──►│ Train │──►│ Tune │──►│ Deploy │ │ │
│ │ │ (GT) │ │(Studio)│ │(Jobs) │ │(HPO) │ │(Endpoint)│ │ │
│ │ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘ │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ KEY COMPONENTS: │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ │ │
│ │ 🏷️ GROUND TRUTH │ │
│ │ • Data labeling service │ │
│ │ • Human labelers + ML-assisted labeling │ │
│ │ │ │
│ │ 📊 SAGEMAKER STUDIO │ │
│ │ • Web-based IDE cho ML │ │
│ │ • Jupyter notebooks │ │
│ │ • Experiment tracking │ │
│ │ │ │
│ │ 🎨 SAGEMAKER CANVAS │ │
│ │ • No-code ML! │ │
│ │ • Build models với visual interface │ │
│ │ • For business analysts (không cần code) │ │
│ │ │ │
│ │ 🚀 TRAINING JOBS │ │
│ │ • Distributed training │ │
│ │ • Built-in algorithms + custom │ │
│ │ • Spot instances for cost savings │ │
│ │ │ │
│ │ 🎯 HYPERPARAMETER TUNING │ │
│ │ • Automatic model optimization │ │
│ │ │ │
│ │ 🌐 ENDPOINTS │ │
│ │ • Real-time inference │ │
│ │ • Batch transform │ │
│ │ • Serverless inference │ │
│ │ │ │
│ │ 📦 MODEL REGISTRY │ │
│ │ • Version control cho models │ │
│ │ │ │
│ │ 🔄 PIPELINES │ │
│ │ • MLOps automation │ │
│ │ • CI/CD for ML │ │
│ │ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
│ 💡 For Cloud Practitioner: Focus on knowing SageMaker = full ML platform │
│ Canvas = No-code ML, Ground Truth = Data labeling │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘10. Quick Reference Table
All AI Services - Cheat Sheet
| Service | What it does | Input → Output |
|---|---|---|
| Rekognition | Image/Video analysis | Image → Faces, objects, text |
| Textract | Document extraction | Document → Text, tables, forms |
| Polly | Text-to-Speech | Text → Audio |
| Transcribe | Speech-to-Text | Audio → Text |
| Translate | Translation | Text (lang A) → Text (lang B) |
| Comprehend | NLP analysis | Text → Sentiment, entities, topics |
| Lex | Chatbots | Voice/Text → Intent + Response |
| Kendra | Enterprise search | Question → Answer from docs |
| Personalize | Recommendations | User behavior → Recommendations |
| Forecast | Time-series prediction | Historical data → Future values |
| Fraud Detector | Fraud detection | Transaction → Fraud score |
| CodeGuru | Code analysis | Code → Reviews + Performance tips |
| DevOps Guru | Operations intelligence | Metrics → Anomalies + Fixes |
| Bedrock | Foundation Models | Prompt → Generated content |
| Q | AI assistant | Question → Answer/Action |
| SageMaker | Full ML platform | Data → Custom ML model |
11. Exam Tips
Câu hỏi thường gặp
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SAMPLE EXAM QUESTIONS │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ❓ "Service để detect faces trong images?" │
│ → Amazon Rekognition │
│ │
│ ❓ "Service để extract text từ scanned documents với tables?" │
│ → Amazon Textract │
│ │
│ ❓ "Convert text to natural sounding speech?" │
│ → Amazon Polly │
│ │
│ ❓ "Convert audio recordings to text?" │
│ → Amazon Transcribe │
│ │
│ ❓ "Analyze sentiment of customer reviews?" │
│ → Amazon Comprehend │
│ │
│ ❓ "Build chatbot like Alexa?" │
│ → Amazon Lex │
│ │
│ ❓ "Intelligent search that understands natural language questions?" │
│ → Amazon Kendra │
│ │
│ ❓ "Product recommendations for e-commerce?" │
│ → Amazon Personalize │
│ │
│ ❓ "Predict future demand/inventory?" │
│ → Amazon Forecast │
│ │
│ ❓ "No-code ML for business analysts?" │
│ → Amazon SageMaker Canvas │
│ │
│ ❓ "Full ML platform để build và deploy models?" │
│ → Amazon SageMaker │
│ │
│ ❓ "Access to foundation models like Claude, Llama?" │
│ → Amazon Bedrock │
│ │
│ ❓ "AI coding assistant?" │
│ → Amazon Q Developer (hoặc CodeWhisperer) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Mnemonics - Nhớ nhanh
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ MEMORY TRICKS │
├──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🦜 Polly = Parrot = SPEAKS (Text → Speech) │
│ 📝 Transcribe = WRITES DOWN what you say (Speech → Text) │
│ 👁️ Rekognition = RECOGNIZES faces/objects in images │
│ 📄 Textract = EXTRACTS text from documents │
│ 🌐 Translate = TRANSLATES languages │
│ 🧠 Comprehend = COMPREHENDS/understands text │
│ 💬 Lex = aLEXa = CHATBOT │
│ 🔍 Kendra = SMART SEARCH │
│ 🛒 Personalize = RECOMMENDATIONS (like Amazon.com) │
│ 📈 Forecast = PREDICTS future (like Amazon logistics) │
│ 🛡️ Fraud Detector = Detects FRAUD │
│ 💻 CodeGuru = GURU reviews your code │
│ 🤖 Bedrock = FOUNDATION for AI apps │
│ 🎓 SageMaker = MAKES ML models (full platform) │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘Tổng kết
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ AWS AI/ML SERVICES SUMMARY │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ VISION: Rekognition, Textract │
│ SPEECH: Polly (TTS), Transcribe (STT) │
│ LANGUAGE: Translate, Comprehend │
│ CHATBOT: Lex │
│ SEARCH: Kendra │
│ RECOMMENDATIONS: Personalize │
│ FORECASTING: Forecast, Fraud Detector │
│ DEVELOPER: CodeGuru, DevOps Guru │
│ GENERATIVE AI: Bedrock, Q │
│ ML PLATFORM: SageMaker (Canvas for no-code) │
│ │
│ ───────────────────────────────────────────────────────────────────── │
│ │
│ KEY POINT FOR EXAM: │
│ • Biết service nào làm gì │
│ • Biết input/output của mỗi service │
│ • Không cần biết cách implement chi tiết │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘