亚马逊AWS官方博客
Tag: 使用指南
基于 Amazon SageMaker 创建一套持久的定制化 R 环境
本文引导大家为Amazon SageMaker notebook实例创建自定义持久R环境。关于Amazon SageMaker上的R notebooks,请参阅Amazon SageMaker示例GitHub repo。关于创建基于R内核的Amazon SageMaker notebook实例的更多详细信息,请参考在Amazon SageMaker notebook实例上使用R代码博文。
Read More使用 Amazon SageMaker 与 Deep Graph Library 在异构网络中检测欺诈活动
在本文中,我们讲解了如何根据用户交易与活动构建异构图,并使用该图及其他收集到的特征训练GNN模型,最终对交易的欺诈性做出预测。本文还介绍了如何使用DGL与Amazon SageMaker定义并训练具备高预测性能的GNN模型。关于此项目的完整实现以及其他GNN模型详细信息,请参见GitHub repo。
Read More使用 Amazon Textract、Amazon Comprehend 以及 Amazon Lex 从发票中提取会话式洞见
本文介绍了如何在Amazon Lex中创建一款会话式聊天机器人,使用Amazon Textract从图像或PDF文档中提取文本,使用Amazon Comprehend从文本中提取洞见,并通过机器人实现与洞见的交互。本文中所使用的代码皆发布在GitHub repo 当中,供您随意使用及扩展。我们也期待了解您如何将这套解决方案应用于实际用例,请在评论区中分享您的观点与疑问。
Read More将 Amazon SageMaker 与 Amazon Augmented AI 结合使用以人工查看表格数据和机器学习预测
本文展示了两个用例,分别通过Amazon A2I将表格数据引入人工审核工作流中,且分别对应不可变静态表与动态表。当然,本文对于Amazon A2I功能的表述只能算是冰山一角。目前Amazon A2I已经在12个AWS区域内正式上线,关于更多详细信息,请参阅区域表。
Read More在 Amazon SageMaker notebook 实例上使用 R 编程
本文引导大家完成了一个端到端机器学习项目,全面涵盖数据收集、数据处理、模型训练、将模型部署为端点、使用所部署模型进行推理等各个步骤。
Read More通过 Amazon Forecast 建立 MLOps 体系,实现 AI 赋能的预测自动化
本文向大家展示了如何创建可重复、基于AI的自动预测生成流程。大家还了解到如何使用无服务器技术建立机器学习运营管道,并使用托管分析服务通过数据查询与可视化以提取重要洞见。
Read More在 Amazon SageMaker Ground Truth 中标记数据,以实现 3D 对象跟踪与传感器融合
在本次实验中,我们了解了Ground Truth 3D点云标记作业对于输入数据的要求与选项,同时尝试创建了对象跟踪标记作业。关于我们能够在3D点云标记作业中实现的其他任务类型,请参阅3D点云任务类型。另外,我们还要感谢KITTI团队为我们提供这套宝贵的数据集,用于演示如何准备3D点云数据并将其引入SageMaker Ground Truth。
Read More轻松便捷为 AWS WAF 部署一套仪表板
在本文中,我们详细介绍了如何通过几个步骤为AWS WAF部署仪表板,以及如何利用它发现并阻止Web应用程序攻击。现在,您可以采用同样的基本思路为自己的应用程序部署这套解决方案了。如果您对本文中的解决方案及仪表板有任何建议或反馈,请在下方评论区或者项目的GitHub页面上与我们交流。
Read More使用 AWS Transcribe 配合物联网设备构建一套支持多语种的语音到文本通知系统
本文展示了如何使用AWS服务构建安全的语音到文本通知解决方案。如果您在未来的应用场景中需要使用多种不同语言,将语音内容转换为文本,则可以直接集成这套解决方案。如果您有任何问题或者意见,请在评论区中与我们交流。
Read More在 Amazon EMR 上监控 Spark Streaming 应用程序
如何监控和调优Spark Streaming实时应用程序是一项非常挑战的工作,您需要随时应对环境中发生的种种变化。另外,还需要监控源数据流和作业的输出,从而可以了解全面的情况。Spark是一套非常灵活并且丰富的框架,它能够提供多种方式来对任务进行监控。本文主要探讨了其中一种有效的方法,使用SparkListeners并将提取到的指标与CloudWatch指标相集成,从而实现监控Spark Streaming微批处理程序的性能。
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