Címke: Adatok előkészítése
Az Amazon SageMaker immár integrálódik az Amazon DataZone szolgáltatással, hogy racionalizálja a gépi tanulás irányítását | Amazon webszolgáltatások
Az Amazon SageMaker egy teljesen felügyelt gépi tanulási (ML) szolgáltatás, amely számos eszközt és funkciót biztosít az ML felépítéséhez, képzéséhez és telepítéséhez...
Legjobb hírek
Friss hírek
Zökkenőmentes átmenet a kód nélküli és a kód-először gépi tanulás között az Amazon SageMaker Canvas és az Amazon SageMaker Studio segítségével | Amazon webszolgáltatások
Az Amazon SageMaker Studio egy webalapú, integrált fejlesztőkörnyezet (IDE) a gépi tanuláshoz (ML), amely lehetővé teszi az Ön...
Az Amazon SageMaker Canvas egyszeri bejelentkezési hozzáférésének engedélyezése az AWS IAM Identity Center használatával: 2. rész | Amazon webszolgáltatások
Az Amazon SageMaker Canvas lehetővé teszi a gépi tanulás (ML) használatát az előrejelzések generálásához anélkül, hogy kódot kellene írnia. Ezt úgy teszi, hogy letakarja...
Speciális RAG minták az Amazon SageMakeren | Amazon webszolgáltatások
Ma minden iparág ügyfelei – legyen szó pénzügyi szolgáltatásokról, egészségügyről és élettudományokról, utazásról és vendéglátásról, médiáról és szórakoztatásról, telekommunikációról, szoftver mint szolgáltatásról (SaaS),...
Finomhangolja Amazon Titan Image Generator G1 modelljét az Amazon Bedrock modell testreszabásával | Amazon webszolgáltatások
Az Amazon Titan lmage Generator G1 egy élvonalbeli szöveg-kép modell, amely az Amazon Bedrock-on keresztül érhető el, és képes megérteni a több objektumot leíró utasításokat...
Az LLM-ek laptopokon érkeznek: Az NVIDIA és a HP vezérigazgatói ünneplik az AI PC-ket
Jensen Huang és Enrique Lores megvitatták, hogy a legújabb mobil munkaállomások hogyan gyorsíthatják fel és testreszabhatják a generatív mesterséges intelligenciát egy kandalló melletti csevegésben. Egy hétköznapi...
Hogyan modernizálta a Booking.com ML kísérletezési keretrendszerét az Amazon SageMaker | Amazon webszolgáltatások
Ezt a bejegyzést Kostia Kofmannal és Jenny Tokarral közösen írták a Booking.com-tól. Globális vezetőként a...
Telepítsen nagy nyelvi modelleket egészségügyi technológia használatához az Amazon SageMaker | Amazon webszolgáltatások
2021-ben a gyógyszeripar 550 milliárd dollár bevételt termelt az Egyesült Államokban. A gyógyszeripari cégek különféle, gyakran újszerű gyógyszereket árulnak a piacon,...
Gyorsabban elemezheti a biztonsági megállapításokat a kód nélküli adat-előkészítéssel a generatív AI és az Amazon SageMaker Canvas | segítségével Amazon webszolgáltatások
Az adatok jelentik az alapot az AI technológia maximális értékének megragadásához és az üzleti problémák gyors megoldásához. A generatív mesterséges intelligencia lehetőségeinek felszabadításához...
Mélyreható védelmi építési biztonság generatív AI-alkalmazásokhoz az OWASP Top 10 for LLM-ek segítségével | Amazon webszolgáltatások
A generatív mesterséges intelligencia (AI) alkalmazásai, amelyek nagy nyelvi modellek (LLM) köré épültek, bebizonyították, hogy képesek gazdasági értéket teremteni és felgyorsítani a vállalkozások számára. Példák...
Végpontok közötti MLOps-folyamat készítése az Amazon SageMaker Pipelines, a GitHub és a GitHub Actions segítségével | Amazon webszolgáltatások
A gépi tanulási (ML) modellek nem működnek elszigetelten. Ahhoz, hogy értéket teremtsenek, be kell épülniük a meglévő termelési rendszerekbe és infrastruktúrába, ami szükségessé teszi...
A fejlesztői termelékenység növelése: Hogyan használja a Deloitte az Amazon SageMaker Canvast kód nélküli/alacsony kódú gépi tanuláshoz | Amazon webszolgáltatások
A gépi tanulási (ML) modellek gyors felépítésének és üzembe helyezésének képessége egyre fontosabbá válik a mai adatközpontú világban. Az ML modellek felépítéséhez azonban...
Tapasztalja meg az új és továbbfejlesztett Amazon SageMaker Studio | Amazon webszolgáltatások
A 2019-ben elindított Amazon SageMaker Studio egy helyet biztosít az összes végpontok közötti gépi tanulási (ML) munkafolyamathoz, az adatok előkészítésétől az építésen és a kísérletezésen át a képzésen, a tárhelyen és...