Dostrajanie dużych modeli językowych (LLM) tworzy dostosowane do potrzeb klientów doświadczenia, które są zgodne z unikalnym głosem marki. Amazon SageMaker Canvas i Amazon SageMaker JumpStart demokratyzują...
Palo Alto, Kalifornia, 30 kwietnia 2024 r., ChainwireCollaboration koncentruje się na stawianiu czoła kluczowym wyzwaniom Web3 poprzez spostrzeżenia oparte na danych, narzędzia programistyczne oparte na sztucznej inteligencji i dowody wiedzy zerowej. Sui, Layer…
Z radością ogłaszamy dwie nowe funkcje w Amazon SageMaker Studio, które przyspieszą iteracyjny rozwój dla praktyków uczenia maszynowego (ML): Tryb lokalny...
Amazon SageMaker Studio zapewnia w pełni zarządzane rozwiązanie dla analityków danych, umożliwiające interaktywne budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego (ML). W trakcie...
Amazon SageMaker Studio to internetowe, zintegrowane środowisko programistyczne (IDE) do uczenia maszynowego (ML), które umożliwia budowanie, trenowanie, debugowanie, wdrażanie i monitorowanie...
W dzisiejszym krajobrazie biznesowym organizacje nieustannie poszukują sposobów optymalizacji swoich procesów finansowych, zwiększania wydajności i zwiększania oszczędności. Jeden obszar, który trzyma...
W dzisiejszym krajobrazie indywidualnych interakcji z klientami w celu składania zamówień, dominująca praktyka w dalszym ciągu opiera się na obecności ludzi, nawet w sytuacjach takich jak przejazdy samochodem...
Tworzenie skalowalnych i wydajnych potoków uczenia maszynowego (ML) ma kluczowe znaczenie dla usprawnienia opracowywania, wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego. W tym poście...
