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Tag: Amazon SageMaker

在中国区使用 Amazon IoT 和 Amazon SageMaker 进行设备实时预测性维护

物联网(IoT)的一个典型应用场景是能够从传感器数据中获取上下文洞察力,例如分析设备异常或者进行预测性维护,及时给予用户通知。在本文中,我们将专注于通过设备多项指标对设备进行预测性维护,利用机器学习算法,对设备运行状态进行预测,提前发现可能出现的异常,及时进行维护,避免出现严重的生产事故。

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使用 Amazon FSx for Lustre 和 Amazon EFS 作数据源加快 Amazon Sagemaker 训练

Amazon SageMaker加入Amazon FSx Lustre和Amazon EFS作为训练机器学习模型的数据源,为您现在有了更大的灵活性来选择适合您使用场景的数据源。在此博客中,我们使用了文件系统数据源来训练机器学习模型,从而消除了数据下载步骤,缩短了训练开始时间。

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在 Amazon SageMaker Ground Truth 中简化 YOLO 对象检测的数据标记流程

本文介绍了如何在Amazon Ground Truth中为对象检测模型创建高效的端到端数据收集管道。您可以在创建对象检测模型时亲自体验整个操作过程。您也可以修改后期处理注释,以Pascal VOC格式生成带有标签的数据,可用于Faster RCNN等模型。您还可以在适当修改之后,将这套基本框架应用于其他特定于不同作业需求的数据标记管道。例如,您可以重写注释后处理过程改造框架用于实例分割任务,即对各类对象进行像素级标记,而不是本文示例中在对象周边绘制矩形

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专利申报中:Infoblox 公司与 Amazon SageMaker 合作,为 DNS 建立一套同形异义词攻击检测模型

Infoblox团队使用Amazon SageMaker训练出一套深度CNN模型。此模型能够识别出与DNS域名中ASCII字符在外观上高度相似的Unicode字符。以此为基础,该模型还使用Unicode标准识别这些同形异义字符,验证准确率为0.969,测试F1得分为0.969。接下来,他们又编写一款检测器,使用此模型对Passive DNS流量上的IDN同形异义词进行检测,整个流程无需进行任何在线图像数字化或预测操作。

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