Logo Zephyrnet

Nhãn: Nâng cao (300)

Đơn giản hóa việc phân tích dữ liệu và cộng tác với Sổ ghi chép SQL trong Amazon Redshift Query Editor V2.0

Amazon Redshift Query Editor V2.0 là bàn làm việc của nhà phân tích dựa trên web mà bạn có thể sử dụng để tạo và chạy các truy vấn trên dữ liệu Amazon Redshift của mình...

Tin tức hàng đầu

Giới thiệu vai trò thời gian chạy cho các bước Amazon EMR: Sử dụng vai trò IAM và AWS Lake Formation để kiểm soát truy cập với Amazon EMR

Bạn có thể sử dụng API bước Amazon EMR để gửi Apache Hive, Apache Spark và các loại ứng dụng khác tới cụm EMR. Bạn...

Máy chủ mã lưu trữ trên Amazon SageMaker

Các nhóm học máy (ML) cần sự linh hoạt trong việc lựa chọn môi trường phát triển tích hợp (IDE) của họ khi làm việc trong một dự án. Nó cho phép bạn có ...

Bắt đầu với Apache Hudi bằng AWS Glue bằng cách triển khai các khái niệm thiết kế chính - Phần 1

Nhiều tổ chức xây dựng hồ dữ liệu trên Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) bằng kiến ​​trúc hiện đại để có giải pháp có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí. Lưu trữ nguồn mở...

Mã hóa các thuộc tính văn bản đa ngôn ngữ trong Amazon Neptune để đào tạo các mô hình dự đoán

Amazon Neptune ML là khả năng máy học (ML) của Amazon Neptune giúp bạn đưa ra dự đoán chính xác và nhanh chóng về dữ liệu biểu đồ của mình ....

Lập phiên bản mã bằng AWS Glue Studio và GitHub

AWS Glue hiện cung cấp khả năng tích hợp với Git, một hệ thống kiểm soát phiên bản nguồn mở được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng nhà phát triển. Nhờ sự tích hợp này, bạn có thể...

Cách Amazon Search vận hành các dự án máy học quy mô lớn, linh hoạt với Amazon SageMaker

Nếu bạn đã tìm kiếm một mặt hàng để mua trên amazon.com, bạn đã sử dụng dịch vụ Tìm kiếm của Amazon. Tại Amazon Search, chúng tôi chịu trách nhiệm về ...

Tách các cụm Apache Kafka nguyên khối của bạn bằng Amazon MSK Serverless

Ngày nay, nhiều công ty đang xây dựng các ứng dụng thời gian thực để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và nhận thông tin chuyên sâu ngay lập tức từ dữ liệu của họ trước khi dữ liệu mất đi giá trị....

Tùy chỉnh các quy tắc kinh doanh để xử lý tài liệu thông minh với sự xem xét của con người và trực quan hóa BI

Một lượng lớn tài liệu kinh doanh được xử lý hàng ngày trên các ngành. Nhiều tài liệu trong số này ở dạng giấy, được quét vào hệ thống của bạn dưới dạng hình ảnh hoặc ...

Tự động hóa việc phân loại các yêu cầu dịch vụ CNTT với bộ phân loại tùy chỉnh Toàn diện của Amazon

Doanh nghiệp thường xử lý khối lượng lớn các yêu cầu dịch vụ CNTT. Theo truyền thống, người yêu cầu phải chọn đúng danh mục cho ...

Phát hiện gian lận trong các doanh nghiệp định hướng di động bằng cách sử dụng trí thông minh trên thiết bị GrabDefence và Trình phát hiện gian lận của Amazon

Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày một giải pháp kết hợp trí thông minh phong phú của thiết bị di động với mô hình học máy (ML) tùy chỉnh để giúp bạn bắt những kẻ gian lận ...

Các chỉ số để đánh giá việc kiểm duyệt nội dung trong Amazon Rekognition và các dịch vụ kiểm duyệt nội dung khác

Kiểm duyệt nội dung là quá trình sàng lọc và giám sát nội dung do người dùng tạo trực tuyến. Để cung cấp một môi trường an toàn cho cả người dùng và thương hiệu, các nền tảng phải ...

Các mẫu làm giàu dữ liệu phát trực tuyến phổ biến trong Phân tích dữ liệu Amazon Kinesis cho Apache Flink

Xử lý dữ liệu luồng cho phép bạn hành động trên dữ liệu trong thời gian thực. Phân tích dữ liệu thời gian thực có thể giúp bạn có phản hồi đúng thời gian và được tối ưu hóa trong khi ...

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img
tại chỗ_img