亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

Apache Spark 3.0 新特性在 FreeWheel 核心业务数据团队的应用与实战

相信作为 Spark 的粉丝或者平时工作与 Spark 相关的同学大多知道,Spark 3.0 在 2020 年 6 月官方重磅发布,并于 9 月发布稳定线上版本,这是 Spark 有史以来最大的一次 release,共包含了 3400 多个 patches,而且恰逢 Spark 发布的第十年,具有非常重大的意义。

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搭载 AWS Graviton 2 处理器的 Amazon EC2 M6g、C6g 以及 R6g 实例,现已在光环新网科技公司运营的 AWS 中国(北京)区域及西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域正式上线

搭载AWS Graviton2处理器的Amazon EC2 T4g实例适用于突发性通用工作负载。客户每月可获得750个小时的免费t4g.micro实例使用配额,截止日期至2021年3月31日。如果您有意使用搭载AWS Graviton2处理器的Amazon EC2 M6g、C6g以及R6g实例,请访问AWS管理控制台,或参阅实例类型页面以了解更多详细信息。

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专利申报中:Infoblox 公司与 Amazon SageMaker 合作,为 DNS 建立一套同形异义词攻击检测模型

Infoblox团队使用Amazon SageMaker训练出一套深度CNN模型。此模型能够识别出与DNS域名中ASCII字符在外观上高度相似的Unicode字符。以此为基础,该模型还使用Unicode标准识别这些同形异义字符,验证准确率为0.969,测试F1得分为0.969。接下来,他们又编写一款检测器,使用此模型对Passive DNS流量上的IDN同形异义词进行检测,整个流程无需进行任何在线图像数字化或预测操作。

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使用 Deep Graph Library 训练知识图谱嵌入

知识图谱嵌入KGE则为大家提供一种强大的方法,可以对特定节点上的语义与局部结构信息进行编码,您也可以将它们作为机器学习与深度学习模型的输入。DGL-KE支持多种流行嵌入模型,并能够让您通过CPU或GPU的大规模训练得到嵌入结果,训练速度是其他同类技术的2到5倍。

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无代码机器学习:AutoGluon、Amazon SageMaker 与 AWS Lambda 合力加持 AutoML

在本文中,我们介绍了如何在无需编写任何代码的前提下,实现ML模型的训练与推理预测。AutoGluon、Amazon SageMaker以及AWS Lambda的密切配合最终让这一看似不可能的任务成为现实。大家可以使用本文中的示例无代码管道实现ML功能,整个过程轻松便捷,不需要任何编程或数据科学方面的专业知识。

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使用 TensorBoard 实现 TensorFlow 训练作业可视化

在本文中,展示了使用TensorBoard可视化TensorFlow训练作业,以Amazon S3作为日志存储。您可以使用这套解决方案以及对应的示例notebook,通过Amazon SageMaker构建和训练模型,并运行超参数调优作业。此外,您可以使用TensorBoard对不同训练作业中的超参数进行比较,生成并显示分类器混淆矩阵,剖析并可视化训练作业的性能。

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