亚马逊AWS官方博客

Tag: 王元恺

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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使用 Amazon SageMaker 通过自定义数据集训练模型

对于刚上手机器学习的从业人员而言,业务需求所需要呈现的结果,往往不仅是用公开数据集就能够训练出合适的模型。我们往往只有少量的业务相关数据,甚至这些数据也需要从零开始收集整合,而这之后还需要进行数据清洗、数据打标签、特定数据格式转化等复杂的制作特定数据集的步骤,这些工作会阻塞住我们前进的脚步。除了容易在数据集上举步不前外,对于所需要数据量的误解也是另外一大阻碍因素。我们总认为进行机器学习需要“大量”的数据,究竟需要多少数据?在仅有少量数据时就不能训练出准确率较高的模型?本文试图从零开始,从制作自己的数据集开始,来探讨上面提出的问题。

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