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Etikett: AWS Maschinelles Lernen

Kostengünstige Dokumentenklassifizierung mit dem Amazon Titan Multimodal Embeddings Model | Amazon Web Services

Unternehmen aller Branchen möchten große Mengen an Dokumenten unterschiedlicher Formate kategorisieren und daraus Erkenntnisse gewinnen. Manuelle Verarbeitung dieser Dokumente zur Klassifizierung und...

Top Nachrichten

Schneider Electric nutzt Retrieval Augmented LLMs auf SageMaker, um Echtzeitaktualisierungen in seinen ERP-Systemen sicherzustellen | Amazon Web Services

Dieser Beitrag wurde gemeinsam mit Anthony Medeiros, Manager für Solutions Engineering und Architektur für künstliche Intelligenz in Nordamerika, und Blake Santschi, Business Intelligence Manager, verfasst.

T-Mobile US, Inc. nutzt künstliche Intelligenz über Amazon Transcribe und Amazon Translate, um Voicemails in der Sprache ihrer Kunden zuzustellen | Amazonas...

Dieser Beitrag wurde gemeinsam von Dhurjati Brahma, Senior Systems Architect bei T-Mobile US, Inc., und Jim Chao, Principal Engineer/Architekt bei T-Mobile US, Inc. verfasst.

Wie United Airlines eine kosteneffiziente Pipeline für aktives Lernen zur optischen Zeichenerkennung aufgebaut hat | Amazon Web Services

In diesem Beitrag diskutieren wir, wie United Airlines in Zusammenarbeit mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab ein aktives Lern-Framework auf AWS aufbaut...

SambaSafety automatisiert benutzerdefinierte R-Workloads und verbessert die Fahrersicherheit mit Amazon SageMaker und AWS Step Functions | Amazon Web Services

Die Mission von SambaSafety besteht darin, sicherere Gemeinschaften zu fördern, indem Risiken durch Dateneinblicke reduziert werden. Seit 1998 ist SambaSafety der führende nordamerikanische...

Erstellen Sie mit Amazon Translate Active Custom Translation | eine mehrsprachige automatische Übersetzungspipeline Amazon Web Services

Dive into Deep Learning (D2L.ai) ist ein Open-Source-Lehrbuch, das Deep Learning für jedermann zugänglich macht. Es verfügt über interaktive Jupyter-Notizbücher mit eigenständigem Code ...

Beschleunigen Sie die Proteinstrukturvorhersage mit dem ESMFold-Sprachmodell auf Amazon SageMaker

Proteine ​​treiben viele biologische Prozesse an, wie Enzymaktivität, molekularen Transport und zelluläre Unterstützung. Die dreidimensionale Struktur eines Proteins gibt Aufschluss über seine...

Vorhersage neuer und bestehender Produktverkäufe im Halbleiterbereich mit Amazon Forecast

Dies ist ein gemeinsamer Beitrag von NXP SEMICONDUCTORS NV und AWS Machine Learning Solutions Lab (MLSL) Maschinelles Lernen (ML) wird in einer...

Integrieren Sie mithilfe von AWS Step Functions Legacy-Code für maschinelles Lernen in Amazon SageMaker

Zehntausende von AWS-Kunden nutzen AWS-Services für maschinelles Lernen (ML), um ihre ML-Entwicklung mit vollständig verwalteter Infrastruktur und Tools zu beschleunigen. Für...

Wie Marubeni Marktentscheidungen mit maschinellem Lernen und Analysen von AWS optimiert

Dieser Beitrag wurde zusammen mit Hernan Figueroa, Sr. Manager Data Science bei Marubeni Power International, verfasst. Marubeni Power International Inc (MPII) besitzt und investiert in...

Wie Ruparupa mit einem Amazon S3 Data Lake, AWS Glue, Apache Hudi und Amazon QuickSight aktualisierte Erkenntnisse gewann

Dieser Beitrag wurde gemeinsam mit Olivia Michele und Dariswan Janweri P. bei Ruparupa verfasst. Ruparupa wurde von PT gebaut. Omni Digitama Internusa mit der Vision...

Erweiterte Berichte und Analysen für die Post Call Analytics (PCA)-Lösung mit Amazon QuickSight

Organisationen mit Contact Centern profitieren von erweiterten Analysen ihrer Anrufaufzeichnungen, um wichtiges Produktfeedback zu erhalten, die Effizienz des Contact Centers zu verbessern und Coaching zu identifizieren...

Ihr Leitfaden zur Preistransformation im Jahr 2023

Willkommen zur vierten Ausgabe der Reihe „Pricing Transformations“. Dieses Jahr blicken wir zurück auf 2022 und freuen uns auf 2023 und messen, wie unsere...

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