Logo Zephyrnet

Etichetă: Instrucțiuni tehnice

Implementați DataHub folosind serviciile gestionate AWS și asimilați metadate din AWS Glue și Amazon Redshift - Partea 2

În prima postare a acestei serii, am discutat despre necesitatea unei soluții de gestionare a metadatelor pentru organizații. Am folosit DataHub ca un open-source...

Știri de top

Utilizați Amazon SageMaker Canvas pentru analiza exploratorie a datelor

Analiza exploratorie a datelor (EDA) este o sarcină comună îndeplinită de analiștii de afaceri pentru a descoperi modele, a înțelege relațiile, a valida ipotezele și a identifica anomalii în...

Firma de brokeraj imobiliar John L. Scott folosește Amazon Text pentru a elimina limbajul restrictiv rasial din actele de proprietate pentru proprietarii de case

Fondată în urmă cu mai bine de 91 de ani în Seattle, valoarea de bază a lui John L. Scott Real Estate este Living Life as a Contribution®. Firma ajută...

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...

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...

Reduceți costurile și timpul de dezvoltare cu modul local Amazon SageMaker Pipelines

Crearea unor conducte robuste și reutilizabile de învățare automată (ML) poate fi un proces complex și consumator de timp. De obicei, dezvoltatorii își testează scripturile de procesare și antrenare la nivel local,...

Creați, testați și implementați soluții ETL folosind AWS Glue și conducte CI/CD bazate pe AWS CDK

AWS Glue este un serviciu de integrare a datelor fără server, care facilitează descoperirea, pregătirea și combinarea datelor pentru analiză, învățare automată (ML) și...

Automatizați-vă prognoza seriilor temporale în Snowflake folosind Amazon Forecast

Această postare este o colaborare comună cu Andries Engelbrecht și James Sun de la Snowflake, Inc. Norul...

Creați un agent virtual bazat pe inteligență artificială pentru Genesys Cloud folosind QnABot și Amazon Lex

Creșterea tehnologiilor de inteligență artificială permite organizațiilor să adopte și să îmbunătățească capacitățile de autoservire în operațiunile centrelor de contact pentru a crea un proces mai proactiv, mai oportun,...

Activați luarea deciziilor inteligente cu Amazon SageMaker Canvas și Amazon QuickSight

Fiecare companie, indiferent de dimensiunea sa, dorește să livreze clienților săi cele mai bune produse și servicii. Pentru a realiza acest lucru, companiile vor să înțeleagă...

Considerații de proiectare pentru Amazon EMR pe EKS într-un mediu Amazon EKS cu mai mulți locatari

Mulți clienți AWS folosesc Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) pentru a profita de Kubernetes fără sarcina de a gestiona Kubernetes...

Alege algoritmul k-NN pentru cazul tău de utilizare la scară de un miliard cu OpenSearch

Când organizațiile și-au propus să creeze aplicații de învățare automată (ML), cum ar fi sisteme de procesare a limbajului natural (NLP), motoare de recomandare sau sisteme bazate pe căutare, de multe ori...

Ultimele informații

spot_img
spot_img