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태그: 람다

음성 봇 및 챗봇을위한 플랫폼, NLP 시스템 및 코스

챗봇과 음성 봇을 만드는 데 사용할 수 있는 도구 사진: Jonas Leupe on Unsplash Google Assistant,...

Arc는 Akamai, Catchpoint 및 MuleSoft와 통합되어 엔터프라이즈 고객의 기능을 향상시킵니다.

워싱턴 포스트(The Washington Post)의 최고의 콘텐츠 관리 플랫폼인 Arc Publishing은 업계 최고의 Akamai 소프트웨어인 캐치포인트(Catchpoint...

Amazon AI 서비스를 사용하여 Veeva Vault PromoMats에 저장된 자산 분석 및 태그 지정

Veeva Systems는 전 세계 생명 과학 산업을위한 클라우드 기반 소프트웨어 제공 업체로 임상, 규제, 품질 등 다양한 영역에 서비스를 제공하는 제품을 제공합니다. Veeva의 Vault 플랫폼은 단일 플랫폼에서 컨텐츠와 데이터를 모두 관리하므로 컨텐츠, 데이터 등으로 엔드 투 엔드 프로세스를 관리하는 강력한 애플리케이션을 배포 할 수 있습니다.

AWS DeepLens 및 Amazon Rekognition으로 스마트 차고 도어 오프너 구축

소매, 제조 및 의료를 포함한 많은 산업에서 IoT 지원 장치를 채택하고 AI 또는 머신 러닝(ML) 기술을 사용하여 이러한 장치를 지원하고 있습니다.

Amazon Kendra를 통한보다 스마트 한 FAQ 봇

제품이나 서비스를 선택할 때 종종 질문이 있습니다. 직장에서 마지막으로 IT 헬프 데스크를 찾은 게 언제입니까? "IT 헬프 데스크가 몇시에 열리나요?"와 같은 질문이있을 것입니다. 또는 "랩탑을 수리하는 동안 임시 기계를 얻을 수 있습니까?" 빠르고 […]

생산 준비 머신 러닝 시스템 구축을위한 5 가지 구성 요소

소개 기계 학습이 직면 한 가장 큰 문제는 시스템을 프로덕션에 배치하는 방법입니다. 기계 학습 시스템은 두 가지 근본적인면에서 기존 소프트웨어와 다릅니다. 기계 학습은 완전히 결정적이지 않습니다. 따라서 ML 시스템의 성능은 엄격한 사양에 대해 평가할 수 없습니다. 대신 항상 애플리케이션 별 메트릭에 대해 평가해야합니다 (false […]

포스트 생산 준비 머신 러닝 시스템 구축을위한 5 가지 구성 요소 첫 번째 등장 톱봇.

항상 VM이 필요합니다. 놀랍게도 VMware : 원하는 클라우드에서 실행하고 이식성을 확보하십시오.

VMWare의 클라우드 서비스 COO인 Rajiv Ramaswami는 투자자들에게 컨테이너 기반 애플리케이션이 성장하더라도 VM(가상 머신)은 계속 존재한다고 말했습니다.

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