亚马逊AWS官方博客
Category: Artificial Intelligence
玩转GPU实例 – 我的Linux 工具箱
本文主要讨论如何使用脚本创建GPU指令集。
送你一个编程教练可好?你应当了解的 Amazon CodeGuru
作为一个Java程序员,我们难免会经常遇到这样的一些错误信息,随着敏捷开发思想的普及,以及微服务架构的成熟,代码中的缺陷带来的挑战引出了一个新的需求 – 能否有一款更智能、脱离静态语法分析的局限来实现高质量代码分析工具?这就需要引出今天的主角Amazon CodeGuru。
使用 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend Medical 实现无服务器化的医疗文档分析
在医学报告整理和内容提取的场景中,从业人员往往需要花费大量的时间进行内容阅读和关键字的提炼;Amazon Textract 结合 Amazon Comprehend Medical 的解决方案整体采用无服务器化架构,全自动化也提高整体效率。采用该解决方案,可以以秒级的效率提取出需要的内容;除此之外,该架构也大大降低了整体成本,架构中包含的所有服务都以实际使用计费。
Amazon Textract 是一个托管的 OCR(Optical Character Recognition) 服务,Amazon Comprehend Medical 是一个医疗语义分析的托管人工智能服务。通过 Amazon Textract 将医学报告和诊断报告的表单表格转化成序列化文档,通过 Amazon Comprehend Medical 对这些序列化文档进行分析并快速获取不同分类的信息。在 CRO(Clinical Research Organization) 等行业场景中,可以通过这个解决方案对医学研究、药物分析及诊断报告提供有效的帮助和补充。
回顾第一部分 – 2019 年 re:Invent 大会上的开源
2019年的 re:Invent 大会将被分为三部分进行回顾,而本篇作为第一部分我们将讨论有关数据、分析和机器学习的所有东西。
Amazon SageMaker 现已推出:Deep Graph Library
我们很高兴地宣布,为简化图神经网络的实现而构建的开源库 Deep Graph Library 现已在 Amazon SageMaker 上推出。
Amazon SageMaker Debugger – 调试机器学习模型
我们非常高兴地宣布推出支持 Amazon SageMaker Debugger,它是 Amazon SageMaker 的新功能,可以自动识别机器学习 (ML) 训练作业中出现的复杂问题。
Amazon SageMaker Autopilot – 在完全控制和可见的情况下,自动创建高质量的机器学习模型
今天,我们非常高兴地推出 Amazon SageMaker Autopilot,它可以在完全控制和可见的情况下,自动创建最佳分类和回归机器学习模型。
Amazon SageMaker 模型监控器 – 完全托管的机器学习模型自动化监控
今天,我们非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker 模型监控器。这是 Amazon SageMaker 的一项新功能,可以自动监控生产中的机器学习 (ML) 模型,并在出现数据质量问题时向您发出警报。
Amazon SageMaker Experiments – 组织、跟踪和比较机器学习训练
今天,我们很高兴地宣布推出 Amazon SageMaker Experiments,它是 Amazon SageMaker 的一项新功能,可让您组织、跟踪、比较和评估机器学习 (ML) 实验和模型版本。
Amazon SageMaker Processing – 完全托管的数据处理和模型评估
今天,我们非常高兴地推出 Amazon SageMaker Processing,这是Amazon SageMaker 的一项新功能,可让您轻松地在完全托管的基础设施上运行预处理、后处理和模型评估工作负载。