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Etichetta: Laboratorio di soluzioni Amazon ML

Come United Airlines ha creato una pipeline di apprendimento attivo per il riconoscimento ottico dei caratteri economicamente vantaggiosa | Servizi Web di Amazon

In questo post, discutiamo di come United Airlines, in collaborazione con Amazon Machine Learning Solutions Lab, crea un framework di apprendimento attivo su AWS...

Top News

Implementa una soluzione di tracciamento multioggetto su un set di dati personalizzato con Amazon SageMaker | Servizi Web Amazon

La richiesta di monitoraggio multioggetto (MOT) nell'analisi video è aumentata in modo significativo in molti settori, come sport dal vivo, produzione e monitoraggio del traffico. Per...

In che modo RallyPoint e AWS stanno personalizzando le raccomandazioni di lavoro per aiutare i veterani militari e i fornitori di servizi a tornare alla vita civile utilizzando Amazon Personalize

Questo post è stato scritto insieme a Dave Gowel, CEO di RallyPoint. Nelle sue stesse parole, "RallyPoint è una rete sociale e professionale online per veterani,...

Crea app Streamlit in Amazon SageMaker Studio

Lo sviluppo di interfacce web per interagire con un modello di machine learning (ML) è un compito noioso. Con Streamlit, sviluppo di applicazioni demo per la tua soluzione ML...

Previsione delle vendite di prodotti nuovi ed esistenti nei semiconduttori utilizzando Amazon Forecast

Questo è un post congiunto di NXP SEMICONDUCTORS NV e AWS Machine Learning Solutions Lab (MLSL) L'apprendimento automatico (ML) viene utilizzato in un...

Crea un motore di ricerca semantico per colonne tabulari con Transformers e Amazon OpenSearch Service

La ricerca di colonne simili in un data lake ha applicazioni importanti nella pulizia e nell'annotazione dei dati, nella corrispondenza degli schemi, nella scoperta dei dati e nell'analisi su più dati...

In che modo Kakao Games automatizza la previsione del lifetime value dai dati di gioco utilizzando Amazon SageMaker e AWS Glue

Questo post è stato scritto in collaborazione con Suhyoung Kim, General Manager presso KakaoGames Data Analytics Lab. Kakao Games è uno dei principali editori e sviluppatori di videogiochi...

Identificazione degli schemi di copertura della difesa nelle statistiche di nuova generazione della NFL

Questo post è stato scritto in collaborazione con Jonathan Jung, Mike Band, Michael Chi e Thompson Bliss della National Football League. Uno schema di copertura fa riferimento...

Prevedi il punt del calcio e le yard di ritorno del calcio d'inizio con la distribuzione fat-tailed utilizzando GluonTS

Oggi, la NFL sta continuando il suo viaggio per aumentare il numero di statistiche fornite dalla Next Gen Stats Platform a tutte le 32 squadre...

Configura Amazon SageMaker Studio con Jupyter Lab 3 utilizzando AWS CDK

Amazon SageMaker Studio è un ambiente di sviluppo (IDE) completamente integrato per il machine learning (ML) in parte basato su JupyterLab 3. Studio fornisce un'interfaccia basata sul Web per...

Apprendimento federato su AWS con FedML: analisi dello stato senza condividere dati sensibili – Parte 1

Questo post sul blog è stato scritto in collaborazione con Chaoyang He e Salman Avestimehr di FedML. L'analisi dei dati di assistenza sanitaria e scienze della vita (HCLS) del mondo reale pone diverse pratiche ...

Raccomandazioni di alimentazione e ricerca utilizzando un grafico della conoscenza di IMDb - Parte 3

Questa serie in tre parti dimostra come utilizzare le reti neurali a grafo (GNN) e Amazon Neptune per generare consigli sui film utilizzando IMDb e Box Office...

Raccomandazioni di alimentazione e ricerca utilizzando un grafico della conoscenza di IMDb - Parte 2

Questa serie in tre parti dimostra come utilizzare le reti neurali a grafo (GNN) e Amazon Neptune per generare consigli sui film utilizzando IMDb e Box Office...

L'ultima intelligenza

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