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使用Amazon SageMaker Pipelines、GitHub和GitHub Actions构建端到端的MLOps流水线

机器学习(ML)模型并非独立运作为了产生价值,它们必须与现有的生产系统和基础设施集成,这需要在设计和开发过程中考虑整个M...

获取终端员工管理:Amazon Forecast和AWS Step Functions

这是由Nafi Ahmet Turgut、Mehmet İkbal Özmen、Hasan Burak Yel、Fatma Nur Dumlupınar Keşir、Mutlu Polatcan和Emre Uzel来...

欢迎来到AWS上基于生成式人工智能的云构建新时代

我们相信在时间的推移中,生成式人工智能有潜力改变我们所知的几乎每一种客户体验在AWS上推出生成式人工智能应用的公司数量相...

使用Amazon SageMaker Studio加速宝马集团的AI/ML发展

这篇文章是与BMW集团的马克·诺伊曼、阿莫尔·斯坦伯格和马林纳斯·克罗门胡克共同撰写的总部位于德国慕尼黑的BMW集团在全球拥有...

使用Amazon SageMaker JumpStart、Llama 2和Amazon OpenSearch Serverless with Vector Engine构建一个针对金融服务的上下文聊天机器人

金融服务(FinServ)行业具有与领域特定数据、数据安全、监管控制和行业合规标准相关的独特生成AI要求此外,客户也希望能选择...

使用Amazon Rekognition来控制您的Amazon IVS直播流的适度程度

Amazon互动视频服务(Amazon IVS)是一种托管的实时流媒体解决方案,旨在提供快速简单的设置,让您构建交互式视频体验,并处...

开发生成式人工智能应用程序以改善教学和学习体验

最近,教师和机构一直在寻找不同的方法将人工智能(AI)融入到他们的课程中,无论是教授机器学习(ML)还是将其应用于制定教...

宣布Rekogniton自定义审核:使用您的数据来提高预训练的Rekognition审核模型的准确性

公司越来越依赖用户生成的图像和视频来增加参与度从电子商务平台鼓励客户分享产品图像,到社交媒体公司推广用户生成的视频和...

使用无代码机器学习,利用亚马逊SageMaker Canvas情感分析和文本分析模型从产品评论中得出洞见

根据Gartner的数据,85%的软件买家与个人推荐一样信任在线评论顾客会通过多种渠道提供对他们购买的产品的反馈和评论,包括评...

旧金山大学2023年与AWS和Amazon SageMaker Studio Lab合作举办的数据科学会议Datathon

作为2023年数据科学大会(DSCO 23)的一部分,AWS与旧金山大学(USF)的数据学院合作举办了一场数据马拉松高中和本科学生参与...

释放效率:利用Amazon SageMaker Pipelines中的选择性执行的力量

MLOps是一个关键学科,通常负责监督将机器学习(ML)模型投入生产的过程我们往往会聚焦于想要训练和部署的单个模型,但实际上...

使用Amazon SageMaker在空中图像上训练自监督视觉变压器

在本篇文章中,我们展示了如何使用亚马逊SageMaker在空中图像上训练自我监督的视觉变换器旅行者与亚马逊机器学习解决方案实验...

使用Amazon SageMaker和Amazon Rekognition构建和训练计算机视觉模型,以检测图像中的汽车位置

计算机视觉(CV)是机器学习(ML)和深度学习最常见的应用之一使用案例涵盖了自动驾驶汽车、社交媒体平台上的内容审核、癌症...

AWS提供新的人工智能、机器学习和生成式AI指南,以规划您的AI战略

人工智能(AI)和机器学习(ML)的突破已经成为头条新闻很多月了,而且理由充分这项技术的新兴和不断演变的能力为各个领域和...

新的技术深入课程:AWS上的生成式人工智能基础

Generative AI Foundations on AWS是一门新的技术深度课程,它为您提供了概念基础、实用建议和实践指导,以在AWS及其他平台上...

使用 AWS Trainium 实例驱动的 Amazon ECS 扩展您的机器学习工作负载

使用容器来运行机器学习(ML)工作负载正变得越来越普遍容器不仅可以完全封装您的训练代码,还可以封装整个依赖堆栈,包括硬...

介绍亚马逊个性化推荐中相似商品的流行度调整

Amazon Personalize现在支持为其Similar-Items配方(aws-similar-items)启用流行度调整Similar-Items生成类似于用户选择的物...