Category: Artificial Intelligence

在本文中，我们演示了如何使用您自己的数据处理代码构建起自定义Autopilot推理管道。我们首先训练出特征选择模型，而后使用经过训练的特征选择模型对原始数据进行转换。接下来，我们启动Amazon SageMaker Autopilot作业，针对我们的回归问题自动训练并优化出最佳机器学习模型。我们还构建起一套将特征选择与Autopilot模型加以结合的推理管道。

2020年，F1方程式赛车迎来了自己的70岁生日，同时也是世界上将运动技能与工程技术实力全面结合的极少数顶尖运动之一。技术一直在F1中扮演着核心角色，规则与工具的演变也早已融入F1运动的血液当中。正是这种不断进取、不断探索的精神，令全球赛车迷们痴狂不已，关注自己热爱的车手与车队如何以十分之一秒为单位超越对手、夺取胜利。

近两年，机器学习已经渗透到各行各业，各种人工智能和机器学习的应用蓬勃发展，在其背后实际上会有一个完善的机器学习平台和流水线来支撑模型的开发、测试和迭代。但是这样一个系统性的平台，往往需要通过整合基础架构层和平台层来完成。在本篇Blog中，我们将展现如果通过AWS的服务构建云原生的机器学习流水线。

如本文所述，在使用Amazon Personalize时，将上下文信息添加至推荐策略当中，是一项非常强大且易于实现的实践。使用上下文丰富推荐结果，您的用户参与度将显著增加，从而真正将推荐系统转化为提升收入的重要工具。

在本文中，我们介绍了如何使用Amazon A2I人工审核工作流与Amazon Transcribe自定义词汇表改善自动视频的转录效果。通过本轮演练，您可以快速识别出特定领域的术语，并使用这些术语构建自定义词汇表，以便后续更准确地对其他视频中的相同术语实现转录。对于SEO、针对性文本查询以及按技术术语对批量视频或音频文件进行分组等应用场景，这种对关键技术术语的正确转录都是一项至关重要的能力与前提性保证

本文向大家介绍了Amazon SageMaker的计费标准，根据机器学习项目内各个阶段正确调整Amazon SageMaker计算资源大小的最佳实践，以及如何通过自动停止闲置的按需notebook实例以避免产生非必要运营成本的具体方法。最后，我们还分享了如何自动检测Amazon SageMaker端点以保证不致发生误删情况。

《金融服务中的机器学习最佳实践》白皮书旨在帮助大家了解如何建立起安全且具有良好治理水平的机器学习工作流，大家也可以结合实际疑问与作者取得联系。在您的机器学习探索之旅中，不妨随时参阅另一份白皮书以了解适用于机器学习工作负载的AWS架构设计原则。

Amazon Personalize提供的全新aws-user-personalization recipe能够在推荐结果中引入交互量较少的新项目，并在重新训练期间通过用户反馈学习项目属性，有效地缓解了项目冷启动问题。关于使用Amazon Personalize优化用户体验的更多详细信息，请参阅Amazon Personalize文档。

在本文中，我们将详细描述疾病传播模拟的工作原理，如何通过监督学习以寻找模拟参数，并根据干预措施评分对疾病的传播率做出预测。

TalkingData发现了AWS基于Java开发的深度学习框架DJL(Deep Java Library)可以很好解决Spark在深度学习运算中的一些困境。在这个博客中，我们将带领大家了解TalkingData部署的模型，以及他们是如何利用DJL在Apache Spark上实现生产环境部署深度学习模型。这个解决方案最终将之前的生产架构简化，一切任务都可以在Apache Spark轻松运行，总时间也减少了66%。从长远角度上，这显著节省了维护成本。