亚马逊AWS官方博客

Tag: 王元恺

使用 DeepAR 进行时间序列预测

在 2019 年的 WAIC（世界人工智能大会）上，笔者在 AWS 展台中布置并展示了一个使用 DeepAR 进行时间序列预测的项目，受到了广泛的来自客户、参观者以及同事的关注，其中大部分是被展示项目中真实的电商客户的数据及成果吸引，进行了一定的经验交流。在得到肯定之后，笔者在年前又与部分互联网、旅游行业的业务负责人沟通，发现时间序列预测有着广泛的适用场景，能直接帮助决策者做出有数据支撑的重要决策。

使用 Amazon SageMaker 通过自定义数据集训练模型

对于刚上手机器学习的从业人员而言，业务需求所需要呈现的结果，往往不仅是用公开数据集就能够训练出合适的模型。我们往往只有少量的业务相关数据，甚至这些数据也需要从零开始收集整合，而这之后还需要进行数据清洗、数据打标签、特定数据格式转化等复杂的制作特定数据集的步骤，这些工作会阻塞住我们前进的脚步。除了容易在数据集上举步不前外，对于所需要数据量的误解也是另外一大阻碍因素。我们总认为进行机器学习需要“大量”的数据，究竟需要多少数据？在仅有少量数据时就不能训练出准确率较高的模型？本文试图从零开始，从制作自己的数据集开始，来探讨上面提出的问题。

Amazon EBS弹性卷修改实践

简介 在应用飞速的更新换代、数据量高速增长的今天，AWS的客户对EC2的块存储需求是随时间而改变的，很可能会多 […]