亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

使用您自己的 Amazon SageMaker 主动学习标签工作流程

在本文中,您创建了一个主动学习工作流,并使用该工作流从 ML 模型推论和人工工作线程产生高质量的标签。 您可以将此工作流用于各种自定义添加标签任务,以减少为大型数据集添加标签的成本。您可以使用任何自定义学习算法和主动学习逻辑,并根据需要更改此示例。要开始使用 Blazing Text 预览主动学习工作流,请启动 Cloud Formation 堆栈并完成第 1 部分。

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使用 Amazon SageMaker Debugger 与 Amazon SageMaker Experiments 为机器学习模型剪枝

本文探讨了使用Amazon SageMaker进行迭代模型剪枝的方法,同时介绍了如何通过识别对训练过程鲜有帮助的冗余参数来显著降低模型大小并保持模型准确性。我们还在本文中引入了使用预训练模型的应用示例,可以看到该模型通过迭代剪枝成功实现了准确性保障前提下的“瘦身”任务。

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机器学习为数字化转型插上翅膀

优秀的企业正在快速创建数字化服务体系,通过向云迁移,敏捷地实现创新转型,以加速业务发展和提高客户满意度。机器学习无疑是其中一项关键技术,它开始被广泛应用于各行业各类型的企业系统应用中,帮助企业增强客户体验,改善运营决策,提供创新的产品和服务。

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