ml 关于ml:即刻到位快速落地-Amazon-智能工厂解决方案 很多的制作企业正在利用数字化技术进行转型，并利用机器学习、计算机视觉和机器人等技术晋升制作自动化水平。智能工厂便是在制作数字化的根底上，整合信息技术（IT）和经营技术（OT），利用物联网，AI，机器学习等技术进行实时收集、连贯、剖析和推断企业数据。这些数据能够通过各种利用实现可操作性，这些数据还可用于…
ml 关于ml:使用-Amazon-IoT-和-Amazon-SageMaker-进行设备实时预测性维护 物联网（IoT）的一个典型利用场景是可能从传感器数据中获取上下文洞察力，例如剖析设施异样或者进行预测性保护，及时给予用户告诉。在本文中，咱们将专一于通过设施多项指标对设施进行预测性保护，利用机器学习算法，对设施运行状态进行预测，提前发现可能呈现的异样，及时进行保护，避免出现重大的生产事变。
ml 关于ml:巧用机器学习托管服务自动化合约处理从此不在话下 解决合约及协定等文档资料是一项费时费力的工作。在传统意义上，对典型的合约签订工作流进行审计往往波及合约条款的加载、浏览及提取等多个步骤，这往往须要消耗大量人工与劳力。
ml 关于ml:农业与科技结合快来看Amazon-Rekognition自定义标签的作用吧 计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个畛域，借助于价格合理且基于云的训练计算，更高性能的算法，优化的可扩大模型的部署和推理，该畛域越来越受到人们的关注和欢送。然而，只管在单个人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 畛域获得了这些停顿，然而将机器学习管道简化为统一且可察看的工作流程，以便规模较小的业务部门可能更轻…
ml 关于ml:业界福音快来使用Amazon-Transcribe服务减轻添加字幕的繁琐工序负担吧 去年，从天而降的疫情给咱们的生存和学习,带来了极大的影响。一方面须要缩小人员汇集、升高疫情流传危险,同时又须要兼顾好日常工作推动,很多客户把线下会议转移到线上举办，亚马逊云科技也不例外。尤其是去年底的re:Invent 2020, 前所未有采纳收费线上会议的形式举办，同时，为了中国客户更好的观看体验，咱们也推出了本…
ml 关于ml:模型可解释性 可解释性是人能够了解零碎决策的一个度量(Interpretability is the degree to which a human can understand the cause of a decision.)
ml 关于ml:机器学习的持续交付CD4ML 原文：Continuous Delivery for Machine Learning – CD4ML关键字：继续部署、继续交付、机器学习、CD4ML作者：Danilo Sato, Arif Wider, Christoph Windheuser译者：周冠龙 Guanlong Zhou
ml 关于ml:归一化处理连续特征和离散特征并存情况 他人答的曾经很漂亮了，我就简略复述一下。1、从新布局间断特色边界：就是将间断值缩放到[-1,1],留神既能够缩也能够放大。2、标准化间断特色：这个就套公式就行，计算平均值和方差，然而如果方差小还是不大行。3、是针对离散变量而言，更像是skearn外面的哑变量解决，所有离散变量不管多大全副改为01。
无分类 如何给SAP云平台的账号分配Leonardo机器学习服务的实例 首先点击Entitlements下面的Service Assignments，查看是否有SAP Leonardo Machine Learning Foundation这个服务：
