亚马逊AWS官方博客
Amazon Web Services 为 BERT 和 Mask R-CNN 实现了最快的训练速度
BERT 和 Mask R-CNN 都是如今最流行的机器学习模型,前者用于自然语言处理 (NLP),后者用于图像识别。过去几个月来,AWS 大幅改进了底层基础设施、网络和机器学习 (ML) 框架和模型代码,从而实现了这两个模型训练速度的提高。现在我们可以宣布在云中实现了迄今最快的 TensorFlow、MXNet 和 PyTorch 框架的训练速度。借助这些硬件和软件优化,您现在可以以同样的速度和效率训练您的模型。
AWS DeepComposer – 现已全面开放并增加新的功能
AWS DeepComposer 是一种创新的机器学习入门方法,在 AWS re:Invent 2019 大会上推出了预览版。今天AWS 宣布,DeepComposer 现已向所有 AWS 客户开放并增加了多项新功能。
使用开源 AutoML 库 AutoGluon 进行机器学习
本文将要介绍 AutoGluon 和 AutoGluon-Tabular,并解释如何使用它来加速数据科学项目。
现已在 AWS 加拿大(中部区域)–开放第三个可用区
今天,AWS宣布,我们在 AWS 加拿大(中部)区域新增了第三个可用区,以支持我们在加拿大的客户群。
Amazon Detective – 快速安全性调查和分析
在 re:invent 2019 大会上,我们宣布推出 Amazon Detective 预览版。今天,我们欣然宣布此服务已对所有 AWS 客户开放。
新增功能 – 在 AWS Organizations 中使用 AWS IAM 访问分析器
今天,AWS宣布,您可以在 AWS Organizations 主账户或者某个代理成员账户中创建分析器,将整个组织作为信任区。对于每个分析器,您现在可以将特定的账户或整个组织创建为一个信任区,并设置分析器的逻辑边界以作为分析结果的依据。这将有利于您快速确定何时可以从您的 AWS 组织之外访问您组织中的资源。
开始在 Amazon Web Services 上使用 R
本文将讨论 R 的基本知识和 AWS 上 R 的常见工作负载对。
使用 R 和 Amazon Web Services 进行文档分析
我们将介绍如何将 AWS 与 R 结合使用来创建数据管道,以便从 PDF 中提取数据供以后处理。
通过迁移实现架构和应用的现代化
企业需要快速创建数字化服务体系,通过向云迁移,敏捷地实现创新转型,以加速业务发展和提高客户满意度。企业的IT管理人员和信息架构师的首要任务就是了解和把握信息技术的发展趋势,提升企业的技术水平,为企业发展提供一流的构建能力。
AWS DeepRacer League:虚拟赛道开放,2020 赛季如火如荼!
AWS DeepRacer League 是全球首个面向所有人的自动驾驶赛车联赛。2019 年,来自世界各地的上万开发人员参加了一场极速计时赛,为争夺最快模型竞逐。最终,来自日本的 SOLA 成为大奖得主,并在 re:Invent 2019 大会现场举起了冠军奖杯!