亚马逊AWS官方博客

Category: Artificial Intelligence

使用Amazon SageMaker Ground Truth为机器学习工作流构建实时数据标记管道

Amazon SageMaker Ground Truth流式标记作业 提供基础设施与资源,可供您创建持续运行的标记作业。此作业可按需接收新的数据对象并将其发送至工作人员进行标记。您可以将多个流式标记作业链接起来,由此创建出更复杂、更完善的数据标记管道。

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使用AWS KMS对存储在自定义Amazon S3存储桶内的输出结果进行加密,并通过Amazon Textract实现多页文档处理

Amazon Textract是一项完全托管机器学习(ML)服务,可以从几乎任意类型的文档当中自动提取输出文本、手写内容及其他数据,从而轻松完成文档的规模化处理。Amazon Textract的功能全面超越了传统的简单光学字符识别(OCR),能够准确识别出表单内的字段内容以及表格中存储的信息。以此为基础,金融、医疗、法律以及房地产等众多行业得以轻松针对不同业务需求处理大量文档。

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基于 Comprehend 的玩家评论分析解决方案

本解决方案利用Comprehend, ECS Fargate,Aurora Serverless为主要组件,构造了基于Comprehend的玩家评论分析方案,借助此解决方案,客户可以查看并分析游戏在GooglePlay和AppStore中的游戏评论,并得到由Comprehend解析出的相关洞见。Comprehend会分析出可每条评论的情感倾向和关键词,帮助游戏开发者第一时间掌握用户反馈,并基于此进行更迭改进。

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采用 Amazon Transcribe 服务快速为大型线上会议视频添加字幕

去年,突如其来的疫情给我们的生活和学习,带来了极大的影响。一方面需要减少人员聚集、降低疫情传播风险,同时又需要兼顾好日常工作推进,很多客户把线下会议转移到线上举办,亚马逊云科技也不例外。尤其是去年底的re:Invent 2020, 史无前例采用免费线上会议的方式举办,同时,为了中国客户更好的观看体验,我们也推出了本地化的亚马逊re:Invent国内站点,方便国内的客户观看,相信不少的粉丝已经通过国内的站点观看了最新的fable和技术画。

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面向农业科技的 AI:使用 Amazon Rekognition 自定义标签对猕猴桃进行分类

计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个领域,借助于价格合理且基于云的训练计算,更高性能的算法,优化的可扩展模型的部署和推理,该领域越来越受到人们的关注和欢迎。但是,尽管在单个人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 领域取得了这些进展,但是将机器学习管道简化为一致且可观察的工作流程,以便规模较小的业务部门能够更轻松地访问,这仍然是一个很有挑战的目标。

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使用 Amazon FSx for Lustre 和 Amazon EFS 作数据源加快 Amazon Sagemaker 训练

Amazon SageMaker加入Amazon FSx Lustre和Amazon EFS作为训练机器学习模型的数据源,为您现在有了更大的灵活性来选择适合您使用场景的数据源。在此博客中,我们使用了文件系统数据源来训练机器学习模型,从而消除了数据下载步骤,缩短了训练开始时间。

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使用 Amazon Forecast 评估预测模型准确性,切实优化业务目标

Amazon Forecast 通过提供平均预测并捕捉需求从最小值到最大值变化的预测分布,帮助您针对业务目标优化具体成本。通过此次发布,Forecast现在可以在模型训练过程中为多个分布点提供准确性指标,帮助您快速优化预测过低与预测过高,且全程无需手动进行指标计算。

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通过 AWS Network Firewall 实现混合云环境下资源和服务的有效防护

AWS在2020年底的Re:Invent大会上发布了新的安全产品的管理服务Network Firewall(网络防火墙),客户可以通过使用它来对外网进行隔离(也叫南北向),也可以用于内网之间进行隔离(也叫东西向,如同一个区域的不同VPC之间,不同区域的不同VPC之间,云和IDC之间等),实现基于规则的检测和防护。

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