亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
基于Amazon Kinesis Video Streams 与 Amazon Rekognition Streaming Video Events实时视频检测方案
在居家安防监控领域，基于实时视频的移动检测，发现监控环境中人、宠物、包裹等的出现，并且能实时地将检测结果通知给身处任何地方的用户是其重要的应用场景之一。
Amazon Personalize 个性化效果评估，从准确性到多样性、新颖性和偶然性
许多客户在个性化模型评估上遇到挑战，该模型性能良好但最终用户不喜欢它。我們提供了一种评估 Personalize 的方法。特别是关于多样性、新颖性和偶然性。并以 Amazon Fine Food Reviews 数据为例，逐步演示和演练。
通过 Amazon OpenSearch Service 上的 AWS Graviton2 实例提高性能
Amazon OpenSearch Service（Amazon Elasticsearch Service 的下一代产品）是 AWS 为 OpenSearch 提供的一项完全托管式服务。它是一个开源搜索和分析套件，用于广泛的使用场景，例如实时应用程序监控、日志分析和网站搜索。 现在支持 Graviton2 实例进行性能优化
Cynamics 如何使用 AWS 构建大规模、近乎实时的流式传输 AI 推理系统
这篇博文由Cynamics 联合创始人兼首席技术官 Yehezkel Aviv 博士和 Cynamics 工程主管 Sapir Kraus 共同撰写。在竞争激烈的网络安全市场，Cynamics 是首个基于小型网络样本的解决方案，至今学术界和行业都认为这是一项艰难且尚未解决的挑战.
Amazon SageMaker 无服务器推理 – 无需担心服务器配置的机器学习推理
2021 年 12 月，我们在 Amazon SageMaker 中推出了 Amazon SageMaker […]
基于Amazon Serverless和SageMaker实现空气质量预测
本文介绍了通过Amazon Serverlss实现低成本数据采集，并通过Amazon SageMaker进行数据处理与机器学习，对时间序列数据如空气质量进行分析与预测。
使用 Amazon SageMaker 构建机器学习应用
在本篇文章中，我们将介绍如何在Amazon SageMaker上开展机器学习模型训练，我们将在Notebook上面分别演示针对同一个数据集，分别使用XGBoost，SageMaker内置算法和AutoGluon进行模型训练。
LightGBM 算法框架运行在Amazon Sagemaker
本文将介绍如何使用lightgbm以及如何借助Amazon Sagemaker来提高使用lightgbm的机器学习效率
Amazon DeepRacer 多种策略模型实战应用分析
本篇blog基于DeepRacer的一次基于re:Invent2018赛道的备赛经历，阐述强化学习完成竞速类自动驾驶任务的算法调优与现实部署经验。
使用 Amazon SageMaker Clarify 解释德甲赛况 xGoals
最激动人心的 AWS re:Invent 2020 公告之一是新增一项 Amazon SageMaker 功能 […]