亚马逊AWS官方博客

AWS Team

Author: AWS Team

使用 Amazon SageMaker 与 Deep Graph Library 在异构网络中检测欺诈活动

在本文中,我们讲解了如何根据用户交易与活动构建异构图,并使用该图及其他收集到的特征训练GNN模型,最终对交易的欺诈性做出预测。本文还介绍了如何使用DGL与Amazon SageMaker定义并训练具备高预测性能的GNN模型。关于此项目的完整实现以及其他GNN模型详细信息,请参见GitHub repo。

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使用 Amazon Textract、Amazon Comprehend 以及 Amazon Lex 从发票中提取会话式洞见

本文介绍了如何在Amazon Lex中创建一款会话式聊天机器人,使用Amazon Textract从图像或PDF文档中提取文本,使用Amazon Comprehend从文本中提取洞见,并通过机器人实现与洞见的交互。本文中所使用的代码皆发布在GitHub repo 当中,供您随意使用及扩展。我们也期待了解您如何将这套解决方案应用于实际用例,请在评论区中分享您的观点与疑问。

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在 Amazon SageMaker Service 中使用 R 绘制统计过程控制图(SPC)实现流程稳定性预警

在实际的运营场景中,我们可以通过统计过程控制图(SPC:Statistical Process Control Chart)监控运营过程的稳定性,对过程存在的异常因素进行预警,以实现故障减少,用户体验提升和运营成本降低的目的。本文将介绍如何在Amazon SageMaker Service中,通过R语言来绘制统计过程控制图,从而可视化监控运营过程数据。

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对 PyTorch BERT 模型进行微调,并将其部署到 Amazon SageMaker 上的 Amazon Elastic Inference

在本文中,我们使用Amazon SageMaker以BERT为起点,训练出一套能够标记句子语法完整性的模型。接下来,我们将模型分别部署在使用Elastic Inference与不使用Elastic Inference的Amazon SageMaker终端节点。您也可以使用这套解决方案对BERT做其他方向的微调,或者使用PyTorch-Transformers提供的其他预训练模型。
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用自己的数据在 AWS DeepComposer 中创建音乐流派模型

AWS DeepComposer不只是一款普通的键盘,同时也是一种有趣的互动方式,了解生成式的AI与GAN的复杂性。您可以在它的帮助下学习演奏简单的旋律,甚至可能激发出创作全新乐曲的灵感、训练出自己的自定义音乐流派模型、最终创造出前所未有的声音。我们也可以将两种流派融合起来以创造出新的音乐类型!

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高盛如何通过 AWS PrivateLink 构建起接入 Amazon MSK 集群的跨账户连接体系

本文介绍了高盛集团旗下交易银行团队如何通过TxB微账户策略建立起应用程序隔离边界,又如何使用AWS PrivateLink对策略做出进一步补充。此外,本文还讨论了TxB团队如何跨各微账户建立起与MSK集群的网络连接,又如何通过Amazon MSK在满足核心安全要求的同时摆脱沉重的运营负担。在建立Amazon MSK环境时,大家不妨参考文章中介绍的构建方法。

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将 Amazon SageMaker 与 Amazon Augmented AI 结合使用以人工查看表格数据和机器学习预测

本文展示了两个用例,分别通过Amazon A2I将表格数据引入人工审核工作流中,且分别对应不可变静态表与动态表。当然,本文对于Amazon A2I功能的表述只能算是冰山一角。目前Amazon A2I已经在12个AWS区域内正式上线,关于更多详细信息,请参阅区域表。

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