Logo Zephyrnet

Etichetă: Avansat (300)

Simplificați analiza datelor și colaborarea cu SQL Notebooks în Amazon Redshift Query Editor V2.0

Amazon Redshift Query Editor V2.0 este un banc de lucru pentru analiști bazat pe web, pe care îl puteți folosi pentru a crea și a rula interogări pe datele dvs. Amazon Redshift...

Știri de top

Introducerea rolurilor de rulare pentru pașii Amazon EMR: utilizați rolurile IAM și AWS Lake Formation pentru controlul accesului cu Amazon EMR

Puteți utiliza API-ul Amazon EMR Steps pentru a trimite Apache Hive, Apache Spark și alte tipuri de aplicații la un cluster EMR. Tu...

Găzduiește serverul de cod pe Amazon SageMaker

Echipele de învățare automată (ML) au nevoie de flexibilitate pentru a-și alege mediul de dezvoltare integrat (IDE) atunci când lucrează la un proiect. Vă permite să aveți...

Începeți cu Apache Hudi folosind AWS Glue prin implementarea conceptelor cheie de design – Partea 1

Multe organizații construiesc lacuri de date pe Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) folosind o arhitectură modernă pentru o soluție scalabilă și rentabilă. Stocare open-source...

Codificați proprietățile textului în mai multe limbi în Amazon Neptune pentru a antrena modele predictive

Amazon Neptune ML este o capacitate de învățare automată (ML) a Amazon Neptune care vă ajută să faceți predicții precise și rapide asupra datelor grafice...

Versiune cod folosind AWS Glue Studio și GitHub

AWS Glue oferă acum integrarea cu Git, un sistem de control al versiunilor open-source utilizat pe scară largă în comunitatea de dezvoltatori. Datorită acestei integrări, puteți...

Cum Amazon Search rulează proiecte de învățare automată la scară largă și rezistente cu Amazon SageMaker

Dacă ați căutat un articol de cumpărat pe amazon.com, ați folosit serviciile Amazon Search. La Amazon Search, suntem responsabili pentru...

Împărțiți clusterele dvs. monolitice Apache Kafka folosind Amazon MSK Serverless

Astăzi, multe companii construiesc aplicații în timp real pentru a-și îmbunătăți experiența clienților și pentru a obține informații imediate din datele lor înainte ca acestea să-și piardă din valoare...

Personalizați regulile de afaceri pentru procesarea inteligentă a documentelor cu revizuire umană și vizualizare BI

O cantitate masivă de documente de afaceri sunt procesate zilnic în toate industriile. Multe dintre aceste documente sunt pe hârtie, scanate în sistemul dumneavoastră ca imagini sau...

Automatizați clasificarea solicitărilor de servicii IT cu un clasificator personalizat Amazon Comprehend

Întreprinderile se confruntă adesea cu volume mari de solicitări de servicii IT. În mod tradițional, solicitantul îi revine sarcina de a alege categoria corectă pentru...

Detectați frauda în afacerile orientate spre dispozitive mobile folosind inteligența dispozitivelor GrabDefence și Amazon Fraud Detector

În această postare, vă prezentăm o soluție care combină inteligența bogată a dispozitivelor mobile cu modelarea personalizată de învățare automată (ML) pentru a vă ajuta să prindeți fraudătorii...

Valori pentru evaluarea moderarii conținutului în Amazon Rekognition și în alte servicii de moderare a conținutului

Moderarea conținutului este procesul de screening și monitorizare online a conținutului generat de utilizatori. Pentru a oferi un mediu sigur atât pentru utilizatori, cât și pentru mărci, platformele trebuie...

Modele comune de îmbogățire a datelor în flux în Amazon Kinesis Data Analytics pentru Apache Flink

Procesarea datelor în flux vă permite să acționați asupra datelor în timp real. Analiza datelor în timp real vă poate ajuta să aveți răspunsuri la timp și optimizate în timp ce...

Ultimele informații

spot_img
spot_img