亚马逊AWS官方博客

Tag: 陈磊

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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使用图数据库 Amazon Neptune 在推荐系统中按照协同过滤的方法做推荐

图数据库 Amazon Neptune ⾃自在2018年年发布以来,凭借其 多种图数据引擎的⽀支持、⾼高可⽤用、多只读副 本、跨可⽤用区复制、指定时间点恢复、安全、⾃自动备份等⼀一系列列特性,受到了了⼴广泛的关注,那么在推荐引擎 的设计和开发中怎么⽤用好Neptune,这⼀一点在官⽅方的相关⽂文档中并没有做深⼊入的说明,本⽂文就这个主题做⼀一 个展开讲解,希望对从事相关⼯工作的⼯工程师有所戒借鉴。

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