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태그: 아마존 세이지 메이커 그라운드 진실

AWS 서비스를 사용하여 이미지 자동 주석을 위한 활성 학습 파이프라인 구축 | 아마존 웹 서비스

이 블로그 게시물은 Veoneer의 Caroline Chung과 공동으로 작성되었습니다. Veoneer는 글로벌 자동차 전자 회사입니다...

톱 뉴스

United Airlines가 비용 효율적인 광학 문자 인식 활성 학습 파이프라인을 구축한 방법 | 아마존 웹 서비스

이 게시물에서는 United Airlines가 Amazon Machine Learning Solutions Lab과 협력하여 AWS에서 능동 학습 프레임워크를 구축하는 방법에 대해 논의합니다.

Amazon SageMaker를 사용하여 사용자 지정 데이터 세트에 다중 개체 추적 솔루션 구현 | 아마존 웹 서비스

라이브 스포츠, 제조 및 교통 모니터링과 같은 많은 산업에서 비디오 분석의 다중 객체 추적(MOT)에 대한 수요가 크게 증가했습니다. 을 위한...

Amazon SageMaker 및 Amazon Web Services를 사용하여 사용자 지정 데이터 세트에서 다중 개체 추적 솔루션을 구현하는 방법

다중 개체 추적은 비디오 스트림에서 여러 개체를 감지하고 추적하는 것과 관련된 컴퓨터 비전에서 중요한 작업입니다. 그것은 수많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다 ...

풍부한 인적 피드백을 통해 학습하여 LLM에서 멀티홉 추론을 개선합니다.

최근의 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 이해에서 엄청난 발전을 가능하게 했습니다. 그러나 그들은 자신만만하지만 무의미한 설명을 생성하는 경향이 있습니다.

Snapper는 완벽한 픽셀 이미지 개체 감지를 위한 기계 학습 지원 라벨링을 제공합니다.

경계 상자 주석은 시간이 오래 걸리고 지루한 작업으로 주석 작성자가 개체의 경계에 꼭 맞는 주석을 만들어야 합니다. 경계 상자 주석...

AWS Step Functions를 사용하여 Amazon Rekognition Custom Labels 모델 교육 및 배포 자동화

Amazon Rekognition Custom Labels를 사용하면 Amazon Rekognition이 비즈니스에 특정한 객체 감지 또는 이미지 분류를 위한 사용자 지정 모델을 교육하도록 할 수 있습니다...

Amazon SageMaker Ground Truth Plus에서 클릭 몇 번으로 세분화 마스크 레이블 지정

Amazon SageMaker Ground Truth Plus는 기계 학습(ML) 애플리케이션용 데이터에 쉽게 레이블을 지정할 수 있는 관리형 데이터 레이블 지정 서비스입니다. 하나...

포인트 클라우드와 함께 Amazon SageMaker 사용: 1부 - 3D 레이블 지정을 위한 Ground Truth

3부로 구성된 이 시리즈에서는 1D 개체 감지 작업을 위해 모델에 레이블을 지정하고 훈련하는 방법을 보여줍니다. XNUMX부에서는 데이터 세트에 대해 논의합니다...

데이터 중심 접근 방식을 사용하여 Amazon SageMaker 모델 교육에 필요한 데이터 양 최소화

기계 학습(ML) 모델이 개선됨에 따라 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 연구원은 데이터를 정의하고 개선하는 데 더 많은 관심을 기울이고 있습니다.

AWS를 사용하는 Amazon 타사 판매자를 위한 AI/ML 기반 실행 가능한 통찰력 및 테마

Amazon International Seller Growth(ISG) 팀은 200,000개 이상의 타사 판매자 주문 처리 네트워크(MFN)를 지원하는 CSBA(Customer Service by Amazon) 프로그램을 운영합니다.

Amazon SageMaker 및 Amazon Augmented AI를 사용하여 위성 이미지용 컴퓨터 비전으로 재난 대응 가속화

최근 몇 년 동안 컴퓨터 비전의 발전으로 연구원, 최초 대응자 및 정부는 글로벌 위성을 처리하는 어려운 문제를 해결할 수 있었습니다...

AWS 기반 ADAS(Advanced Driver Assistance System)를 위한 모듈식 기능 설계

지난 10년 동안 많은 플레이어가 DNN(심층 신경망)을 사용하여 자율 차량(AV) 시스템을 개발했습니다. 이러한 시스템은 진화했습니다 ...

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