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在本文中，展示了使用TensorBoard可视化TensorFlow训练作业，以Amazon S3作为日志存储。您可以使用这套解决方案以及对应的示例notebook，通过Amazon SageMaker构建和训练模型，并运行超参数调优作业。此外，您可以使用TensorBoard对不同训练作业中的超参数进行比较，生成并显示分类器混淆矩阵，剖析并可视化训练作业的性能。

在使用SageMaker Operator提交任务的时候，往往会涉及到使用的算法和数据来自本地，本文介绍了如何利用SageMaker Operator的参数定义，能够让线上的SageMaker训练任务使用到本地的代码及数据。

如本文所述，在使用Amazon Personalize时，将上下文信息添加至推荐策略当中，是一项非常强大且易于实现的实践。使用上下文丰富推荐结果，您的用户参与度将显著增加，从而真正将推荐系统转化为提升收入的重要工具。

无论您的组织是一家在许多国家开展业务的跨国企业，还是一家渴望在全球获得成功的小型初创企业，将您的内容翻译成当地语言可能都是一个持久的挑战。实际上，文本数据通常有很多种格式，而处理它们可能需要多种不同的工具。而且，由于所有这些工具可能不支持相同的语言对，您可能必须将特定文档转换为中间格式，甚至是求助于人工翻译。所有这些问题都增加了额外的成本，并为构建一致、自动化的翻译工作流造成了不必要的复杂性。

如果您错过了 2019 re:Invent 周期间的公告，Amazon Fraud Detector 最初是在 2019 年 12 月 3 日以预览模式发布的。但今天，它已全面推出，供客户查看。

Amazon Sagemaker Ground Truth 在 AWS re:Invent 2018 中推出，是 Amazon SageMaker 的一项功能，可用于轻松注释机器学习数据集。

作为一个Java程序员，我们难免会经常遇到这样的一些错误信息，随着敏捷开发思想的普及，以及微服务架构的成熟，代码中的缺陷带来的挑战引出了一个新的需求 – 能否有一款更智能、脱离静态语法分析的局限来实现高质量代码分析工具？这就需要引出今天的主角Amazon CodeGuru。