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Tag: Amazon Sage Maker

Detecção de objetos e reciclagem de modelos com o Amazon SageMaker e o Amazon Augmented AI

Setores como saúde, mídia e plataformas de mídia social usam fluxos de trabalho de análise de imagens para identificar objetos e entidades dentro de imagens para entender o todo...

Dados de rotulagem para rastreamento de objeto 3D e fusão de sensores no Amazon SageMaker Ground Truth

O Amazon SageMaker Ground Truth agora oferece suporte à rotulagem de dados de nuvem de pontos 3D. Para obter mais informações sobre o conjunto de recursos lançado, consulte este AWS News...

Criação de um ambiente R personalizado persistente para o Amazon SageMaker

O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que permite criar, treinar e implantar modelos de machine learning (ML) rapidamente. O Amazon SageMaker remove...

Codificação com R em instâncias de notebook do Amazon SageMaker

Muitos clientes da AWS já usam o popular ambiente de software gráfico e de computação estatística de código aberto R para análise de big data e ciência de dados. Amazonas...

Usando Amazon SageMaker com Amazon Augmented AI para revisão humana de dados tabulares e previsões de ML

Os dados tabulares são um método principal para armazenar dados em vários setores, incluindo financeiro, saúde, manufatura e muitos outros. Um grande número de...

Introdução aos componentes do Amazon SageMaker para pipelines Kubeflow

Hoje estamos anunciando os componentes do Amazon SageMaker para Kubeflow Pipelines. Esta postagem mostra como construir seu primeiro pipeline do Kubeflow com componentes do Amazon SageMaker...

Criando fluxos de trabalho de revisão humana com o Amazon Translate e o Amazon Augmented AI

O mundo está se tornando menor à medida que muitas empresas e organizações se expandem globalmente. À medida que as empresas expandem seu alcance para públicos mais amplos em diferentes...

Implementando a otimização de hiperparâmetros com Optuna no Amazon SageMaker

A Preferred Networks (PFN) lançou a primeira versão principal de sua estrutura de otimização de hiperparâmetros (HPO) de código aberto Optuna em janeiro de 2020, que tem uma API ansiosa....

Criando um fluxo de trabalho completo do TensorFlow 2 no Amazon SageMaker

Gerenciar o ciclo de vida completo de um projeto de aprendizado profundo pode ser desafiador, especialmente se você usar várias ferramentas e serviços separados. Por exemplo,...

Obtenha informações de clientes usando o aprendizado de máquina do Amazon Aurora

Nos últimos anos, os clientes da AWS têm executado aprendizado de máquina (ML) em uma variedade cada vez maior de conjuntos de dados e fontes de dados. Como uma grande porcentagem dos dados organizacionais é armazenada em bancos de dados relacionais, como o Amazon Aurora, há uma necessidade comum de disponibilizar esses dados relacionais para treinar modelos de ML e usar modelos de ML […]

O AWS Machine Learning Scholarship Program da Udacity já está aberto para inscrições

Desenvolvedores, para ajudá-los a aprimorar suas habilidades de IA e aprendizado de máquina (ML) com aprendizado prático e envolvente, o Programa de bolsas de aprendizado de máquina da AWS...

Visualização de previsões de aprendizado de máquina do Amazon SageMaker com o Amazon QuickSight

A AWS tem o prazer de anunciar a disponibilidade geral da integração do Amazon SageMaker no QuickSight. Agora você pode integrar seu próprio Amazon SageMaker ML...

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