Chúng tôi rất vui mừng được công bố hai chức năng mới trong Amazon SageMaker Studio sẽ đẩy nhanh quá trình phát triển lặp lại cho những người thực hành máy học (ML): Chế độ cục bộ...
Amazon SageMaker Studio cung cấp một loạt các môi trường phát triển tích hợp (IDE) được quản lý hoàn toàn để phát triển máy học (ML), bao gồm JupyterLab, dựa trên Code Editor...
Bài đăng này được viết chung với Ming (Melvin) Qin, David Bericat và Brad Genereaux từ NVIDIA. Các nhà nghiên cứu và phát triển AI về hình ảnh y tế cần một giải pháp có thể mở rộng,...
Giới thiệu Trong dữ liệu lớn và phân tích nâng cao, PySpark đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để xử lý các tập dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu phân tán. Triển khai PySpark trên...
Xử lý ngôn ngữ hình ảnh (VLP) luôn đi đầu trong AI sáng tạo, thúc đẩy những tiến bộ trong học tập đa phương thức bao gồm trí thông minh ngôn ngữ, hiểu thị giác và xử lý....
Spark trên AWS Lambda (SoAL) là một framework chạy khối lượng công việc Apache Spark trên AWS Lambda. Nó được thiết kế cho cả khối lượng công việc theo đợt và dựa trên sự kiện,...
Trong bài đăng này, chúng tôi thảo luận về cách United Airlines, phối hợp với Phòng thí nghiệm giải pháp máy học của Amazon, xây dựng khung học tập tích cực trên AWS...
Máy học (ML) đang cách mạng hóa các giải pháp trong các ngành và thúc đẩy các dạng thông tin chi tiết và thông tin mới từ dữ liệu. Nhiều thuật toán ML huấn luyện trên...
Amazon SageMaker JumpStart là một trung tâm máy học (ML) cung cấp các thuật toán, mô hình và giải pháp ML. Với SageMaker JumpStart, các học viên ML có thể chọn từ một...
Phát triển thuốc là một quá trình phức tạp và lâu dài, bao gồm việc sàng lọc hàng ngàn ứng cử viên thuốc và sử dụng các phương pháp tính toán hoặc thử nghiệm để đánh giá khách hàng tiềm năng....
