亚马逊AWS官方博客

通过置信评分与更高准确率,在 Amazon Lex 上构建高质量对话服务

虽然人们在与机器人交互时,使用的词语往往不那么精确,但我们仍然需要努力提供自然顺畅的用户体验。Amazon Lex此次推出的一系列自然语言理解改进与置信度评分,将帮助大家结合更多上下文信息设计出智能度更高的对话过程。您可以将Amazon Lex当中基于机器学习的intent区域功能与自有业务逻辑结合在用户intent当中,也可以在机器人开发过程中通过测试确定准确的置信度得分阈值,借此确定针对特定intent的样本话语更改是否能够实现预期效果。这些改进将帮助您设计出更加高效的对话流程。

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通过 Amazon CodeGuru Profiler 简化应用程序的性能优化

我们很高兴能够帮助您使用 CodeGuru Profiler 已更快、更轻松地方式将性能优化能力集成到您的应用程序中。在这篇文章中,我们回顾并学习了如何使用CodeGuru Profiler 的两个最近的增强功能:基于资源的权限设置 和 使用 -javaagent 开关启动探查器代理,而无需修改应用程序的代码。

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九项 AWS Security Hub 最佳实践

借助AWS Security Hub,您可以更深入地了解AWS环境的安全性与合规性状态。使用此处各项Security Hub最佳实践,安全团队能够将更多精力投入到事件的修补与恢复当中,而不是化时间在事件检测与组织上。Security Hub已经通过HIPAA、ISO、PCI以及SOC认证。要了解关于Security Hub的更多详细信息,请参阅AWS Security Hub说明文档。

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Amazon SageMaker 继续引领 Machine Learning,并宣布使用 GPU 实例可将价格最高降低 18%

自 2006 年以来,Amazon Web Services (AWS) 一直在帮助数百万客户构建和管理他们的 IT 工作负载。从初创公司到大型企业,再到公共部门,各种规模的组织都在使用我们的云计算服务,它们实现了前所未有的安全性、弹性和可扩展性水平。每天,他们都能够以比以往更少的时间和更低的成本进行试验、创新和生产部署。因此,他们可以探索、抓住商业机会,并将其转化为工业级产品和服务。

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使用 AWS Batch 轻松玩转遥感计算

随着卫星发射技术的成熟,以及大数据和人工智能技术的发展,遥感数据应用越来越多。AWS Open Data以及以AWS Batch 为代表的批量计算服务可以帮助客户随时启动数千台计算节点,帮助客户缩短项目周期,降低运维成本。本Blog旨在给客户使用AWS Open Data 以及AWS Batch 提供使用引导,降低他们的学习门槛。

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通过 Amazon Personalize 扩展科学产品组合并适应不断变化的世界

赛默飞世尔(Thermo Fisher)一直努力帮助世界各地的科学家解决我们面临的一些最大挑战。借助 Amazon Personalize,我们极大地提高了我们了解客户工作的能力,并通过多种渠道为他们提供个性化体验。使用 Amazon Personalize 使我们能够专注于解决难题,而不是管理 ML 基础架构。

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十项要诀助力 AWS 账户安全提升

赛默飞世尔(Thermo Fisher)一直努力帮助世界各地的科学家解决我们面临的一些最大挑战。借助 Amazon Personalize,我们极大地提高了我们了解客户工作的能力,并通过多种渠道为他们提供个性化体验。使用 Amazon Personalize 使我们能够专注于解决难题,而不是管理 ML 基础架构。

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使用 Amazon SageMaker 在生产环境中对机器学习模型 A/B 测试

Amazon SageMaker可帮助用户在端点之上运行多个生产变体,从而轻松对生产环境中的ML模型进行A/B测试。大家可以使用SageMaker提供的功能配合不同训练数据集、超参数、算法以及ML框架测试由此训练出的模型,了解它们在不同实例类型上的执行性能,并将各项因素整合起来形成不同搭配。我们还可以在端点上的各变体之间进行流量分配,Amazon SageMaker会根据指定的分发方式将推理流量拆分并分发至各个变体。

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