Zephyrnet logó

Címke: AWS gépi tanulás

Költséghatékony dokumentumosztályozás az Amazon Titan Multimodal Embeddings Modell segítségével | Amazon webszolgáltatások

A különböző iparágakban működő szervezetek kategorizálni akarnak, és betekintést szeretnének nyerni nagy mennyiségű, különböző formátumú dokumentumból. Ezen dokumentumok manuális feldolgozása osztályozás és...

Legjobb hírek

A Schneider Electric a Retrieval Augmented LLM-eket használja a SageMakeren, hogy biztosítsa ERP-rendszereik valós idejű frissítését | Amazon webszolgáltatások

Ezt a bejegyzést Anthony Medeirossal, az észak-amerikai mesterséges intelligencia megoldásmérnöki és építészeti igazgatójával és Blake Santschivel, az üzleti intelligencia menedzserével közösen írták...

A T-Mobile US, Inc. mesterséges intelligenciát használ az Amazon Transcribe és az Amazon Translate szolgáltatáson keresztül, hogy az ügyfelek által választott nyelven kézbesítse a hangpostát | Amazon...

Ennek a bejegyzésnek a társszerzői: Dhurjati Brahma, a T-Mobile US, Inc. vezető rendszerépítésze és Jim Chao, a T-Mobile US, Inc. vezető mérnöke/építésze és...

Hogyan épített fel a United Airlines egy költséghatékony optikai karakterfelismerő aktív tanulási folyamatot | Amazon webszolgáltatások

Ebben a bejegyzésben megvitatjuk, hogy a United Airlines az Amazon Machine Learning Solutions Laborral együttműködve hogyan épít fel egy aktív tanulási keretrendszert az AWS-re...

A SambaSafety automatizálja az egyéni R munkaterhelést, javítva a vezető biztonságát az Amazon SageMaker és az AWS Step Functions segítségével | Amazon webszolgáltatások

A SambaSafetynél küldetésük a biztonságosabb közösségek előmozdítása azáltal, hogy adatbetekintéseken keresztül csökkentik a kockázatokat. 1998 óta a SambaSafety a vezető észak-amerikai...

Hozzon létre egy többnyelvű automatikus fordítási folyamatot az Amazon Translate Active Custom Translation | Amazon webszolgáltatások

Merülj el a mély tanulásba (D2L.ai) egy nyílt forráskódú tankönyv, amely mindenki számára elérhetővé teszi a mély tanulást. Interaktív Jupyter notebookokat tartalmaz önálló kóddal...

Gyorsítsa fel a fehérjeszerkezet előrejelzését az Amazon SageMaker ESMFold nyelvi modelljével

A fehérjék számos biológiai folyamatot irányítanak, például enzimaktivitást, molekuláris transzportot és sejttámogatást. A fehérje háromdimenziós szerkezete betekintést nyújt a...

Új és meglévő termékeladások előrejelzése félvezetőkben az Amazon Forecast segítségével

Ez az NXP SEMICONDUCTORS NV és az AWS Machine Learning Solutions Lab (MLSL) közös bejegyzése. A gépi tanulást (ML) mindenhol használják...

Vigye be a régi gépi tanulási kódot az Amazon SageMakerbe az AWS Step Functions használatával

AWS-ügyfelek tízezrei használnak AWS gépi tanulási (ML) szolgáltatásokat, hogy felgyorsítsák ML-fejlesztésüket teljesen felügyelt infrastruktúrával és eszközökkel. Mert...

Hogyan optimalizálja a Marubeni a piaci döntéseket az AWS gépi tanulás és elemzés segítségével

Ennek a bejegyzésnek a szerzője Hernan Figueroa, a Marubeni Power International adattudományi menedzsere. A Marubeni Power International Inc (MPII) tulajdonosa és befektet...

Hogyan nyert Ruparupa naprakész betekintést az Amazon S3 Data Lake, az AWS Glue, az Apache Hudi és az Amazon QuickSight segítségével

Ezt a bejegyzést Olivia Michele-lel és Dariswan Janweri P.-vel közösen írták a Ruparupában. A Ruparupát a PT építette. Omni Digitama Internusa a vízióval...

Fejlett jelentéskészítés és elemzés a Post Call Analytics (PCA) megoldáshoz az Amazon QuickSight segítségével

A kapcsolattartó központtal rendelkező szervezetek számára előnyös a hívásfelvételeik fejlett elemzése, amellyel fontos visszajelzéseket kaphatnak a termékekről, javíthatják a kapcsolattartó központok hatékonyságát, és azonosíthatják a coachingot...

Útmutató az árak változásaihoz 2023-ban

Üdvözöljük a Pricing Transformations sorozat negyedik kiadásában. Idén 2022-re tekintünk vissza, és előre tekintünk 2023-ra, és mérjük, hogyan...

Legújabb intelligencia

spot_img
spot_img