ml 关于ml:通过自动关闭Amazon-SageMaker-Studio中的闲置资源来节省成本 Amazon SageMaker Studio提供了一个基于Web的对立可视化界面，您能够在其中执行所有机器学习(ML)开发步骤，使数据迷信团队的工作效率进步10倍。该Studio还能够为您提供构建、训练和部署模型所需每个步骤的齐全拜访权限、管制及可见性。Studio笔记本是合作式笔记本，因为不须要当时设置计算实例和文件存储，因而能够疾速…
ml 关于ml:使用Amazon-Step-Functions-Data-Science-SDK创建基于无服务器架构的工作流 市场营销是金融畛域的一个重要方向，在机构倒退新客户的过程中，不容忽视老用户的散失状况。如果取得一个新客户的老本是保留一个老客户的老本的5倍，那么将其客户流失率升高5%，其利润就可能减少25%以上。
ml 关于ml:在-Amazon-Inferentia-上为-PyTorch-自然语言处理应用程序实现-12-倍的吞吐量和低延迟 Snap、Alexa 和 Autodesk 等亚马逊云科技客户始终在应用 Amazon Inferentia 部署各种机器学习 (ML) 模型以实现高性能和低成本。自然语言解决 (NLP) 模型在实时和离线批处理应用案例中越来越受欢迎。咱们的客户在许多应用程序中部署这些模型，例如聊天机器人、搜寻、排名、文档摘要和自然语言了解。借助 Amazon Inferenti…
ml 关于ml:Amazon-Forecast现可支持对单一条目进行准确性评估 咱们快乐地发表，当初您曾经能够在Amazon Forecast当中评估单一条目标预测准确性，借此更好地理解您的预测模型在最重要的多数外围条目上领有怎么的预测体现。一般来说，改良对特定条目（例如价格较高或老本较高的条目）的预测准确性往往要比对全副条目进行整体加强更具现实意义。通过此次性能公布，当初您能够查看单一条…
ml 关于ml:动手用-Java-训练深度学习模型 很长时间以来，Java 始终是一个很受企业欢送的编程语言。得益于丰盛的生态以及欠缺保护的包和框架，Java 领有着宏大的开发者社区。只管深度学习利用的一直演进和落地，提供给 Java 开发者的框架和库却非常短缺。现今次要风行的深度学习模型都是用 Python 编译和训练的。对于 Java 开发者而言，如果要进军深度学习界，就…
ml 关于ml:在Amazon-SageMaker中灵活使用多种存储服务 Amazon SageMaker 是一种齐全托管的端到端机器学习服务，数据科研人员、开发人员和机器学习专家能够疾速、大规模地构建、训练和托管机器学习模型。这极大地推动了您所有的机器学习工作，让您可能将机器学习技术迅速融入生产应用程序。Amazon SageMaker的次要工作组件包含：算法编写、模型训练、模型评估、模型托管等。
ml 关于ml:SageMaker-Neo优化目标检测模型加速推理 该文以指标检测模型着手，演示如何一步步基于SageMaker Neo对训练后的模型文件进行编译优化，来晋升模型的推理速度。文中以yolo3_mobilenet1.0_coco模型为例，别离演示模型筹备，模型Neo编译，模型导出推理测试，可视化等过程，推理结果显示基于SageMaker Neo能够显著晋升推理速度，达到一倍以上的减速。
ml 关于ml:重装上阵Graviton2提升ElastiCache-for-Redis的性价比 从2020年10月开始，基于亚马孙云科技 Graviton2 的缓存实例逐渐推出，客户能够在应用 Amazon ElastiCache for Redis上应用这些实例。
ml 关于ml:动手训练属于自己的无人车这个超强服务现已开源 Amazon DeepRacer 是开始应用机器学习 (ML) 的最快形式。您能够在基于云的虚构模拟器中应用 1/18 比例主动驾驶车辆训练强化学习 (RL) 模型，并在寰球 Amazon DeepRacer League 中角逐奖金和荣誉。明天，咱们将通过对 Amazon DeepRacer 设施软件进行开源来扩大 Amazon DeepRacer 性能，以提供乏味的入手学习。
ml 关于ml:新能源当道如何构建一个电动汽车电池告警预测平台 近年来，我国新能源汽车行业出现蓬勃发展的态势。主机厂曾经收集了大量的电动车的车联网数据，包含三大类（动态车辆数据、实时处理数据和实时车辆告警数据）160多项数据。主机厂心愿从这些数据中失去报警的统计和剖析，并且心愿延长到报警的预测，能够及时召回可能产生故障的车辆或者被动推送更新软件到车端进行修复，降…
