亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

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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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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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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德甲联赛背后的技术:机器学习如何在足球运动中实现数据驱动洞见

AWS专业服务一直与德甲联赛及其子公司Sportec Solution携手合作,推进数字化转型进程、加快业务成果交付并持续保持创新。在接下来的几个赛季中,德甲联赛还将引入AWS提供的全新Match Facts功能,保证为全球球迷们带来融参与度、娱乐性于一身的一流赛事观看体验。

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