亚马逊AWS官方博客

基于 Amazon SageMaker 进行汽车型号的图像识别——一个基于深度学习迁移学习的端到端图像分类器

基于深度学习的图像分类的研究与应用已经进行的如火如荼,对大部分的业务场景来说,更是有着深刻的现实意义 – 基于图片的互联网分享社交应用,如何借助深度学习在第一时间对用户分享的图片进行实时监测,分类是一个比较典型的应用场景;又例如,电商运营可能希望对所有的产品照片按照产品属性进行自动化分类,减少人工分类的工作;另外,在工业生产线的良品率基于产品图片的自动筛检,以及辅助医疗领域对病理图片的分类等等场景都有着十分广泛的应用前景和实用价值。

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使用 Amazon SageMaker 构建基于 gluon 的推荐系统

今天,随着电子商务规模的不断扩大,商品种类快速增长,顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。这种浏览大量无关信息和产品的过程无疑会使淹没在信息过载问题中的消费者不断流失。为了解决这些问题,个性化推荐系统应运而生。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。区别于传统的规则推荐,个性化推荐算法通常使用机器学习甚至深度学习算法,对于用户信息与其行为信息充分挖掘,进而进行有效的推荐。

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使用 Amazon SageMaker 运行基于 TensorFlow 的中文命名实体识别

利用业内数据构建知识图谱是很多客户正在面临的问题,其中中文命名实体识别(Named Entity Recognition,简称NER)是构建知识图谱的一个重要环节。我们在与客户的交流中发现,现有的NER工具(比如Jiagu)对于特定领域的中文命名实体识别效果难以满足业务需求,而且这些工具很难使用自定义数据集训练。因此客户迫切想使用业内最先进的算法在行业内数据集上进行训练,以改进现有NER工具的不足。本文将介绍如何使用Amazon SageMaker运行基于TensorFlow的中文命名实体识别。

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使用 DeepAR 进行时间序列预测

在 2019 年的 WAIC(世界人工智能大会)上,笔者在 AWS 展台中布置并展示了一个使用 DeepAR 进行时间序列预测的项目,受到了广泛的来自客户、参观者以及同事的关注,其中大部分是被展示项目中真实的电商客户的数据及成果吸引,进行了一定的经验交流。在得到肯定之后,笔者在年前又与部分互联网、旅游行业的业务负责人沟通,发现时间序列预测有着广泛的适用场景,能直接帮助决策者做出有数据支撑的重要决策。

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在 Amazon SageMaker 中使用 XGBoost 来实现商业赋能

毋庸置疑,机器学习,在商业中有着广泛的应用场景,但是通常来讲我们却只能看到只有一些高级玩家、大公司才能在他们的业务场景中真正的使用机器学习(Machine Learning,后面用ML简写)来解决业务问题。这背后是有各种各样的原因的,其中最主要的两个原因:一个在于,相比传统的业务系统,机器学习的硬件价格高,一块v100的显卡价格昂贵,中小公司难以负担;另外一个难点在于,相比传统的业务系统,机器学习对于工程师的要求不同,专注于机器学习的数据科学家需要掌握特殊的技能,相关人才在市场上炙手可热,而且对于企业来说,即便找到了数据科学家,搭建和维护用于机器学习的相关系统也并非易事。

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基于 Amazon GuardDuty 威胁级别的自动化通知

Amazon GuardDuty 是一种威胁检测服务,可持续监控恶意活动和未经授权的行为,从而保护您的 AWS 账户和工作负载.但很多时候管理员并没有对Amazon GuardDuty 的调查结果进行主动监测,导致出现严重风险时没有及时发现和响应,本文介绍了一种方法可以根据Amazon GuardDuty 报告的威胁级别通过电话和主动邮件的方式及时通知管理员,避免风险进一步扩大,让管理人员能够及时响应和处理。

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利用深度强化学习实现金融决策自动化

机器学习 (ML) 已经常态化应用于各个行业,但除了简单的预测场景之外,还有更为复杂的决策制定场景,为了支持长期的战略性目标,人们有时会选择,甚至必须作出非最优的短期决策。利用一种叫做强化学习 (RL) 的 ML 模型,可以学习如何优化策略,从而根据长期目标制定系列决策。

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案例研究:远程分布式敏捷交付客户项目的实践

通过实施远程分布式agile/EDF的一些实践,我们设法将2个月的预期新冠肺炎延迟减少到2个周左右。如果说有哪些你需要注意的,请看以下3方面:(1)远程交付会花费更多精力,需要会前内容准备和人员工具等的设置工作 – 要比往常投入更多才能顺利开展,尤其是在第一次远程迭代期间,(2)不要仅靠操作手册 – 响应客户的挑战,并相应地调整人员工具等的配置工作,并且(3)坚定执行迭代控制会议 – 否则沟通成本只会更高,进而更加阻碍项目进度。

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