Category: Artificial Intelligence

时至今日，营销人员正通过各类消息力争吸引到客户的注意力，这也意味着大家必须能够在正确的时间、以正确的渠道将正确的消息传递给明确定位的正确用户。Braze为前三项难题提供解决方案，而大家也可以将Braze Connected Content与Amazon Personalize集成起来以攻克最后一个挑战，真正整理出能够反映每一位客户当前偏好、具有高度个性化的产品与内容建议。

配合Amazon Lex提供的自助服务，Amazon Connect将帮助您轻松创建便捷直观的客户服务体验。本文提供一种跨区域形式的高可用性实现方法，保证能够在某一区域中的机器人或支持实现API不可用时，使用来自其他区域的资源以继续响应客户呼叫。

Amazon Personalize为我们开启了新世界的大门，我们也对首次迈入ML领域感到无比激动。我们发现，将经过训练的模型纳入我们的工作流程其实非常简单易行。与使用Amazon Personalize相比，更耗费时间的反而是选择正确的KPI并捕捉必要数据，借此证明本轮试验的实际有效性。

本文展示一款简单的应用程序，可供制药企业、医疗保健专业人士以及消费者通过药监局及国家卫生研究院等权威来源处查找有用信息。使用这套架构及相关代码库，您可以将这套解决方案整合至关于不良事件分析及报告的其他下游应用程序当中。我们希望本文能够帮助大家接触ML技术、提高ML采用率，同时改善患者的预后与护理质量。

本文展示一款简单的应用程序，可供制药企业、医疗保健专业人士以及消费者通过药监局及国家卫生研究院等权威来源处查找有用信息。使用这套架构及相关代码库，您可以将这套解决方案整合至关于不良事件分析及报告的其他下游应用程序当中。我们希望本文能够帮助大家接触ML技术、提高ML采用率，同时改善患者的预后与护理质量。

机器学习与人工智能能够极大提升组织的敏捷水平，将原本只能手动完成的任务转为自动化流程，借此增强执行效率。在本文中，我们演示了一套端到端架构，可通过Amazon Textract与Amazon Comprehend提取候选人技能等自定义实体。本文还将大家讲解了如何使用Amazon Textract进行数据提取，以及如何使用Amazon Comprehend通过您的自有数据集训练自定义实体识别器，并借此实现自定义实体识别。这一流程可以广泛应用于各个行业，例如医疗保健与金融服务等。

在本文中，我们探讨了如何通过异步批量翻译对DOCX格式的文档进行翻译。关于翻译电子表格与演示文稿，其过程与翻译DOCX文件相同。AWS提供的翻译服务Amazon Translate使用简单，且您只需要根据翻译的每种格式的文档中的字符数（包含空格）进行付费。您现在可以在支持批量翻译的所有区域内翻译Office文档。如果您还不熟悉Amazon Translate，不妨先从Free Tier免费套餐起步。此套餐将从您提交的第一项翻译请求开始，在随后的12个月内每月提供2百万个字符的免费翻译配额。

Amazon SageMaker支持从数据注释、到生产部署、再到运营监控的整个ML开发周期。正如Olexya与SNCF Réseau的工作所示，Amazon SageMaker具有良好的框架中立性，能够容纳各类深度学习工作负载及框架。除了预先为Sklearn、TensorFlow、PyTorch、MXNet、XGBoost以及Chainer创建配套Docker镜像与SDK对象以外，您也可以使用自定义Docker容器，几乎任何框架，如PeddlePaddle、Catboost、R以及Caffe2。

本文介绍了一套基于脚本的自动翻译解决方案，能够使用Amazon Translate将演示文稿中的文本翻译成多种语言。关于更多详细信息，请参阅什么是Amazon Translate。

本文演示了如何使用Ground Truth NER为Amazon Comprehend自定义实体识别结果创建注释。我们还使用Amazon A2I以更新并改进Amazon Comprehend的低置信度预测结果。