亚马逊AWS官方博客

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新功能 — 使用 Amazon SageMaker 功能库,存储、发现和共享机器学习功能

今天,我非常高兴地宣布 Amazon SageMaker 功能库,一项 Amazon SageMaker 新功能,它可以使数据科学家和机器学习工程师轻松安全地存储、发现和共享培训和预测工作流程中使用的精选数据。
对于选择正确算法来培训机器学习 (ML) 模型的重要性,经验丰富的从业人员知道提供高质量数据有多么重要。清理数据是很好的第一步,机器学习工作流程通常包括填充缺失值、删除异常值等步骤。然后,他们经常使用被称为“特征工程”的常见技术和难懂的技术进行数据转换。

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新增 – Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 上的 Amazon EMR

今天,我们宣布正式推出 Amazon EKS 上的 Amazon EMR,这是 EMR 中的一项新部署选项,可让客户在 EKS 上自动预置和管理开源大数据框架。借助 EKS 上的 EMR,客户现在可以在同一 EKS 集群上与其他类型的应用程序一起运行 Spark 应用程序,以提高资源利用率并简化基础设施管理。

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Amazon CodeGuru 新增功能 – Python 支持、安全检测器和内存分析

今天,我很高兴地宣布推出三个新的功能:
适用于 CodeGuru Reviewer 和 Profiler 的 Python 支持(预览版) – 您现在可以使用 CodeGuru 来改进以 Python 编写的应用程序。在本次发布之前,CodeGuru Reviewer 可以分析 Java 代码,CodeGuru Profiler 支持在 Java 虚拟机 (JVM) 上运行的应用程序。
适用于 CodeGuru Reviewer 的安全检测器 – 我们推出适用于 CodeGuru Reviewer 的一组新检测器,可用于识别 Java 代码中的安全漏洞并检查是否遵循了安全最佳实践。
适用于 CodeGuru Profiler 的内存分析 – 通过新的可视化工具来显示各个对象类型随着时间推移的内存保留情况,从而更轻松地找出内存泄漏并优化应用程序使用内存的方式。

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re:Invent 2020 博客直播:机器学习主题演讲

关注 AWS 首席宣传管 Jeff Barr 和开发人员宣传员 Martin Beeby 和 Steve Roberts 的直播博客中的第一场机器学习主题演讲。Amazon 机器学习/人工智能副总裁 Swami Sivasubramanian 将分享 AWS 机器学习领域的最新发展和产品发布、新技术演示以及客户见解。

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新增功能 – AWS 架构完善的工具中的 SaaS Lens

为了帮助您在 AWS 上构建安全、高性能、弹性且高效的解决方案,我们在 2015 年公开推出了 AWS 架构完善的框架。它最初是一份单一白皮书,但已经扩展到包含特定于域的剖析、动手实验室和 AWS 架构完善的工具(可在 AWS 管理控制台中免费使用),后者提供了一种机制来定期评估您的工作负载、识别高风险问题及记录您的改进。

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