Інформація про дані Платона.
Вертикальний пошук і штучний інтелект.

мітка: Amazon SageMaker

Створення повного робочого процесу TensorFlow 2 в Amazon SageMaker

Управління повним життєвим циклом проекту глибокого навчання може бути складним, особливо якщо ви використовуєте кілька окремих інструментів і служб. Наприклад,...

Отримайте інформацію про клієнтів за допомогою машинного навчання Amazon Aurora

Останніми роками клієнти AWS використовували машинне навчання (ML) для все більшої кількості наборів даних і джерел даних. Оскільки великий відсоток організаційних даних зберігається в реляційних базах даних, таких як Amazon Aurora, існує загальна потреба зробити ці реляційні дані доступними для навчання моделей ML, а також використовувати моделі ML […]

Стипендіальна програма AWS Machine Learning від Udacity відкрита для реєстрації

Розробники, щоб допомогти вам вдосконалити ваші навички штучного інтелекту та машинного навчання (ML) за допомогою практичного та захоплюючого навчання, Програма стипендій AWS Machine Learning...

Візуалізація прогнозів машинного навчання Amazon SageMaker за допомогою Amazon QuickSight

AWS із задоволенням повідомляє про загальну доступність інтеграції Amazon SageMaker у QuickSight. Тепер ви можете інтегрувати свій власний Amazon SageMaker ML...

Омніканальна персоналізація за допомогою Amazon Personalize

Оскільки точки дотику, які клієнти використовують для взаємодії з брендами, переходять до дедалі складнішої суміші цифрових і реальних взаємодій, ви стикаєтеся з непростим завданням порадувати своїх клієнтів персоналізованим досвідом, який вражає ціль у цих каналах. Очікування клієнтів також змінюються. Сучасні клієнти швидко втрачають терпіння щодо брендів, які не можуть […]

Створення монітора газону та рішення для виявлення бур’янів за допомогою машинного навчання AWS та послуг Інтернету речей

Для нових покупців житла загальна проблема полягає в тому, щоб зрозуміти, як ефективно керувати своїми потребами газону. А тепер уявіть, що ви фермер...

Дізнайтеся, як вибирати екземпляри ML на льоту в Amazon SageMaker Studio

Amazon Web Services (AWS) із задоволенням повідомляє про загальну доступність ноутбуків у Amazon SageMaker Studio. Amazon SageMaker Studio підтримує вибір на льоту...

Можливість пояснення ML за допомогою налагоджувача Amazon SageMaker

Машинне навчання (ML) впливає на галузі в усьому світі, від індустрії фінансових послуг (FSI) і виробництва до автономних транспортних засобів і дослідження космосу. ML — це вже не просто бажана технологія, призначена виключно для академічних і дослідницьких установ; вона перетворилася на основну технологію, яка може принести користь організаціям будь-якого розміру. Однак відсутність […]

Масштабування Battlesnake на базі штучного інтелекту за допомогою розподіленого навчання підкріплення в Amazon SageMaker

Battlesnake — це змагання зі штучним інтелектом, у якому ви створюєте змій на основі штучного інтелекту. Правила Battlesnake схожі на традиційну гру зі зміями. Ваша мета...

Amazon A2I тепер загальнодоступний

AWS з радістю повідомляє про загальну доступність Amazon Augmented AI (Amazon A2I), нової послуги, яка полегшує впровадження...

Оголошення про доступність екземплярів Inf1 в Amazon SageMaker для високопродуктивного та економічно ефективного висновку з машинного навчання

Amazon SageMaker — це повністю керований сервіс, який надає кожному розробнику та досліднику даних можливість створювати, навчати та розгортати машину...

Розгортання моделей PyTorch для висновку в масштабі за допомогою TorchServe

Багато служб, з якими ви сьогодні взаємодієте, покладаються на машинне навчання (ML). Від онлайн-пошуку та рекомендацій щодо продуктів до розпізнавання мовлення та мовного перекладу,...

Остання розвідка

spot_img
spot_img
spot_img

Зв'яжіться з нами!

Привіт! Чим я можу вам допомогти?