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语义搜索引擎的兴起使电子商务与零售企业能够更轻松地为消费者提供搜索服务。基于自然语言理解（NLU）的搜索引擎使您可以通过首选会话语言直接表述自己的需求，而不再只能硬性依赖于以输入设备写下相应关键字。您可以使用母语以单词或句子执行查询，并由搜索引擎负责理解并提供最佳结果。

而随着人工智能与机器学习（ML）在体育分析领域的应用日益广泛，AWS决定与Stats Perform联手将机器学习驱动的实时统计数据系统引入英式橄榄球赛，旨在提高球迷参与度并提供关于比赛的更多宝贵洞见。

Amazon SageMaker广泛使用Docker容器，允许用户构建用于数据准备、训练及推理代码的运行时环境。Amazon SageMaker内置用于Amazon SageMaker Processing的Spark容器则提供一套托管Spark运行时，其中包含运行分布式数据处理工作负载所需要的各类库组件与依赖项。

Amazon SageMaker Ground Truth流式标记作业 提供基础设施与资源，可供您创建持续运行的标记作业。此作业可按需接收新的数据对象并将其发送至工作人员进行标记。您可以将多个流式标记作业链接起来，由此创建出更复杂、更完善的数据标记管道。

本文将从已下步骤进行介绍： 1. 业务理解并搜索需要的开源项目 2. Sagemaker notebook中运行代码 3. 编写迁移到Sagemaker的notebook代码 4. 预处理优化

该博客介绍了如何利用亚马逊云科技的服务组件快速搭建电动车电池告警预测平台，包括存储海量测试数据，构建基于Xgboost分类算法的电池故障报警预测模型，推理预测数据以及可视化的数据展示。

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。

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

在本文中，我们讲解了F1与Amazon机器学习解决方案实验室的科学家们如何合作创建Fastest Driver——第一套以客观事实与数据资源驱动的分析模型，用于计算F1赛事历史上的最强车手。

今天，我非常高兴地宣布推出 Amazon SageMaker Edge Manager，它是 Amazon SageMaker 的一项新功能，可用于在边缘设备队列中更轻松地优化、保护、监控和维护机器学习模型。