Amazon Personalize z radością ogłasza automatyczne szkolenia w zakresie rozwiązań. Szkolenie w zakresie rozwiązań ma fundamentalne znaczenie dla utrzymania efektywności modelu i upewnienia się, że...

Z radością ogłaszamy nową wersję operatorów Amazon SageMaker dla Kubernetes korzystających z kontrolerów AWS dla Kubernetes (ACK). ACK jest...

Niedawne osiągnięcia w uczeniu maszynowym (ML) doprowadziły do ​​powstania coraz większych modeli, z których niektóre wymagają setek miliardów parametrów. Chociaż są...

Amazon SageMaker Studio zapewnia w pełni zarządzane rozwiązanie dla analityków danych, umożliwiające interaktywne budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego (ML). W trakcie...

Amazon Rekognition ułatwia dodawanie analiz obrazów i wideo do aplikacji. Opiera się na tym samym sprawdzonym, wysoce skalowalnym, głębokim uczeniu...

Amazon SageMaker Canvas umożliwia wykorzystanie uczenia maszynowego (ML) do generowania prognoz bez konieczności pisania jakiegokolwiek kodu. Robi to poprzez zasłonięcie...

To jest post gościnny napisany wspólnie z zespołem Meta PyTorch i stanowiący kontynuację części 1 tej serii, w której demonstrujemy...

Według firmy inżynieryjnej odpowiedzialnej za...

Według firmy inżynieryjnej odpowiedzialnej za...

Wykorzystanie przez twórców oprogramowania dużych modeli językowych (LLM) stwarza dla atakujących większe niż wcześniej sądzono możliwości dystrybucji złośliwych pakietów do środowisk programistycznych,...

Obecnie klienci ze wszystkich branż — niezależnie od tego, czy są to usługi finansowe, opieka zdrowotna i nauki przyrodnicze, podróże i hotelarstwo, media i rozrywka, telekomunikacja, oprogramowanie jako usługa (SaaS),…

Modele dużych języków (LLM) są zazwyczaj szkolone na dużych, publicznie dostępnych zbiorach danych, które są niezależne od domeny. Na przykład modele Lamy Meta są szkolone na...