創(chuàng)建個(gè)新的EC實(shí)例，選擇合適的Amazon Machine Image（AMI），Deep Learning AMI。

安裝必要的庫(kù)和工具，如Python, TensorFlow等。

將你的數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器或者設(shè)置數(shù)據(jù)源。

編寫(xiě)運(yùn)行你的機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)程序。

利用深度學(xué)習(xí)中的圖像識(shí)別技術(shù)，通過(guò)分析大量的書(shū)法作品，讓系統(tǒng)理解各種風(fēng)格的筆畫(huà)、結(jié)構(gòu)等特點(diǎn)。用戶(hù)在云服務(wù)器上運(yùn)行相的深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)用戶(hù)的書(shū)寫(xiě)進(jìn)行實(shí)時(shí)評(píng)估和指導(dǎo)。

借助深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦，通過(guò)分析用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為等信息，推薦最符合用戶(hù)喜好的珠寶款式。使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，幫助設(shè)計(jì)人員快速找到相似的設(shè)計(jì)元素。

深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷、個(gè)性化治療等多個(gè)方面發(fā)揮重要作用。醫(yī)生通過(guò)云服務(wù)器遠(yuǎn)程訪問(wèn)高性能的計(jì)算資源，快速處理大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)。