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Etiqueta: Amazon SageMaker

Implementación de la optimización de hiperparámetros con Optuna en Amazon SageMaker

Preferred Networks (PFN) lanzó la primera versión principal de su marco de optimización de hiperparámetros (HPO) de código abierto Optuna en enero de 2020, que tiene una API entusiasta....

Creación de un flujo de trabajo completo de TensorFlow 2 en Amazon SageMaker

Administrar el ciclo de vida completo de un proyecto de aprendizaje profundo puede ser un desafío, especialmente si usa varias herramientas y servicios por separado. Por ejemplo,...

Obtenga información de los clientes con Amazon Aurora Machine Learning

En los últimos años, los clientes de AWS han estado ejecutando el aprendizaje automático (ML) en una variedad cada vez mayor de conjuntos de datos y fuentes de datos. Debido a que un gran porcentaje de los datos organizacionales se almacena en bases de datos relacionales como Amazon Aurora, existe una necesidad común de hacer que estos datos relacionales estén disponibles para entrenar modelos de AA y usar modelos de AA […]

El Programa de Becas de Aprendizaje Automático de AWS de Udacity ya está abierto para la inscripción

Desarrolladores, para ayudarlos a mejorar sus habilidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML) con un aprendizaje práctico y atractivo, el Programa de becas de aprendizaje automático de AWS...

Visualización de predicciones de aprendizaje automático de Amazon SageMaker con Amazon QuickSight

AWS se complace en anunciar la disponibilidad general de la integración de Amazon SageMaker en QuickSight. Ahora puede integrar su propio Amazon SageMaker ML...

Personalización omnicanal con Amazon Personalize

A medida que los puntos de contacto que usan los clientes para interactuar con las marcas se mueven hacia una mezcla cada vez más compleja de interacciones digitales y de la vida real, se enfrenta a la difícil tarea de deleitar a sus clientes con experiencias personalizadas que dan en el blanco en estos canales. Las expectativas del cliente también están evolucionando. Los clientes de hoy pierden rápidamente la paciencia con las marcas que no pueden […]

Creación de un monitor de césped y una solución de detección de malezas con aprendizaje automático de AWS y servicios de IoT

Para los nuevos compradores de viviendas, un desafío común es comprender cómo administrar sus necesidades de césped de manera efectiva. Ahora imagina si eres un agricultor...

Aprenda a seleccionar instancias de ML sobre la marcha en Amazon SageMaker Studio

Amazon Web Services (AWS) se complace en anunciar la disponibilidad general de Notebooks dentro de Amazon SageMaker Studio. Amazon SageMaker Studio admite la selección sobre la marcha...

Explicabilidad de ML con el depurador de Amazon SageMaker

El aprendizaje automático (ML) afecta a las industrias de todo el mundo, desde la industria de servicios financieros (FSI) y la fabricación hasta los vehículos autónomos y la exploración espacial. ML ya no es solo una tecnología de aspiración exclusiva de instituciones académicas y de investigación; se ha convertido en una tecnología convencional que tiene el potencial de beneficiar a organizaciones de todos los tamaños. Sin embargo, una falta […]

Escale su serpiente de batalla con tecnología de IA con aprendizaje de refuerzo distribuido en Amazon SageMaker

Battlesnake es una competencia de IA en la que construyes serpientes impulsadas por IA. Las reglas de Battlesnake son similares al juego de serpientes tradicional. Tu objetivo es...

Amazon A2I ahora está generalmente disponible

AWS se complace en anunciar la disponibilidad general de Amazon Augmented AI (Amazon A2I), un nuevo servicio que facilita la implementación...

Anuncio de disponibilidad de instancias Inf1 en Amazon SageMaker para inferencia de aprendizaje automático rentable y de alto rendimiento

Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que proporciona a todos los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de crear, entrenar e implementar máquinas...

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