Логотип Зефирнет

Тег: Машинное обучение AWS

Экономичная классификация документов с использованием модели мультимодального внедрения Amazon Titan | Веб-сервисы Amazon

Организации из разных отраслей хотят классифицировать и извлекать ценную информацию из больших объемов документов разных форматов. Ручная обработка этих документов для классификации и...

Главные новости

Schneider Electric использует Retrival Augmented LLM в SageMaker, чтобы обеспечить обновления в режиме реального времени в своих ERP-системах | Веб-сервисы Amazon

Этот пост был написан в соавторстве с Энтони Медейросом, менеджером по разработке решений и архитектуре для искусственного интеллекта в Северной Америке, и Блейком Санчи, менеджером по бизнес-аналитике,...

T-Mobile US, Inc. использует искусственный интеллект через Amazon Transcribe и Amazon Translate для доставки голосовой почты на языке по выбору своих клиентов | Амазонка...

Этот пост написан в соавторстве с Дурджати Брахмой, старшим системным архитектором в T-Mobile US, Inc, и Джимом Чао, главным инженером/архитектором в T-Mobile US, Inc и...

Как United Airlines создала экономичную систему активного обучения оптическому распознаванию символов | Веб-сервисы Amazon

В этом посте мы обсудим, как United Airlines в сотрудничестве с лабораторией решений машинного обучения Amazon создает среду активного обучения на AWS...

SambaSafety автоматизирует пользовательскую рабочую нагрузку R, повышая безопасность водителей с помощью Amazon SageMaker и AWS Step Functions | Веб-сервисы Амазонки

В SambaSafety их миссия состоит в том, чтобы продвигать более безопасные сообщества за счет снижения рисков за счет анализа данных. С 1998 года SambaSafety является ведущим североамериканским...

Создайте конвейер многоязычного автоматического перевода с помощью Amazon Translate Active Custom Translation | Веб-сервисы Амазонки

Dive into Deep Learning (D2L.ai) — это учебник с открытым исходным кодом, который делает глубокое обучение доступным для всех. В нем представлены интерактивные блокноты Jupyter с автономным кодом...

Ускорьте прогнозирование структуры белков с помощью языковой модели ESMFold в Amazon SageMaker.

Белки управляют многими биологическими процессами, такими как активность ферментов, молекулярный транспорт и клеточная поддержка. Трехмерная структура белка дает представление о его...

Прогнозирование продаж новых и существующих полупроводниковых продуктов с помощью Amazon Forecast

Это совместный пост NXP SEMICONDUCTORS NV и лаборатории решений для машинного обучения AWS (MLSL). Машинное обучение (ML) используется в...

Перенесите устаревший код машинного обучения в Amazon SageMaker с помощью AWS Step Functions

Десятки тысяч клиентов AWS используют сервисы машинного обучения (ML) AWS, чтобы ускорить разработку машинного обучения с помощью полностью управляемой инфраструктуры и инструментов. Для...

Как Marubeni оптимизирует рыночные решения с помощью машинного обучения и аналитики AWS

Этот пост написан в соавторстве с Эрнаном Фигероа, старшим менеджером по науке о данных в Marubeni Power International. Marubeni Power International Inc (MPII) владеет и инвестирует в...

Как Рупарупа получил актуальную информацию с помощью озера данных Amazon S3, AWS Glue, Apache Hudi и Amazon QuickSight

Этот пост написан в соавторстве с Оливией Микеле и Дарисваном Джанвери П. из Ruparupa. Ruparupa была построена компанией PT. Omni Digitama Internusa с видением...

Расширенные отчеты и аналитика для решения Post Call Analytics (PCA) с помощью Amazon QuickSight

Организации с контакт-центрами получают выгоду от расширенной аналитики своих записей звонков, чтобы получать важные отзывы о продуктах, повышать эффективность контакт-центров и определять коучинг...

Ваш путеводитель по трансформации ценообразования в 2023 году

Добро пожаловать в четвертый выпуск серии «Трансформации ценообразования». В этом году мы оглядываемся на 2022 год и заглядываем в 2023 год, оценивая, насколько...

Последняя разведка

Spot_img
Spot_img