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本文讲详细介绍SageMaker Studio 集成 EMR的原理，并带您一步步搭建Amazon SageMaker Studio集成EMR打通大数据与机器学习的开发平台。使用SageMaker Studio集成EMR一站式开发平台的数据科学家、机器学习工程师可以使用统一的IDE环境完成大规模的数据分析、数据准备、模型训练和部署。

这篇博文由Cynamics 联合创始人兼首席技术官 Yehezkel Aviv 博士和 Cynamics 工程主管 Sapir Kraus 共同撰写。在竞争激烈的网络安全市场，Cynamics 是首个基于小型网络样本的解决方案，至今学术界和行业都认为这是一项艰难且尚未解决的挑战.

本文描述了一种基于 AI 技术，针对人脸信息对视频文件进行智能剪辑的方案。

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。

Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 已经迅速成为机器学习工作负载的的首要选择。

AWS 上的客户使用 Amazon SageMaker 和其他服务（例如 AWS Lambda、AWS Fargate、AWS Elastic Beanstalk 和 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)）在生产中部署经过训练的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 模型。

在本文中，我们讲述如何利用MQTT Broker将 检测设备产生的数据通过IoT导入云上的数据湖。AWS IoT core是一个托管的物联网服务，可以轻松支持数十亿台设备和数万亿条消息，并且可以对这些消息进行处理并将其安全可靠地路由至 AWS 终端节点和其他设备。

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