Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。适用于 Amazon SageMaker 的定制解决方案可通过为常用的 ML 使用案例提供数据集、AWS CloudFormation 模板和参考架构来加快您的 ML 之旅,从而使您只需单击几下,就可以快速地从概念移动到生产。

适用于 SageMaker 的定制解决方案

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    预测性维护

    预测设备组件故障并采取措施来预防故障

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    需求预测:讲解

    需求预测

    预测需求和精简供应需求决策过程

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  • 商业
  • 欺诈检测:网络研讨会

    欺诈检测

    自动执行潜在欺诈活动的检测并进行修复  

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    金融交易网络中的欺诈检测:网络研讨会

    金融交易网络中的欺诈检测

    识别金融交易网络中的欺诈行为并提高客户信任度

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    解释信贷决策:讲解

    解释信贷决策

    解释个人信贷申请的预测,以确定偏差和满足监管要求

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    需求预测:讲解

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    预测需求和精简供应需求决策过程

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    自动执行潜在欺诈活动的检测并进行修复  

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    ArchitectureSagemakerBattlesnakeFull

    强化学习

    通过 Battlesnake AI 竞争了解强化学习

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社区的 SageMaker 解决方案

AWS Machine Learning 精英


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Agustinus Nalwan

澳大利亚墨尔本

构建支持 AI 的时尚助手,以自动选择穿搭

决定穿什么很难。AWS ML 精英 Agustinus Nalwan 使用 Amazon SageMaker 构建了这个支持 AI 的时尚助手,可以根据天气状况和个人时尚偏好来推荐穿搭。

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构建 Web 应用程序来在图像和 GIF 上执行神经风格转移

了解 AWS ML 精英 Francesco Pochetti 如何使用 Amazon SageMaker 训练神经网络,以从零开始学习梵高、毕加索和康定斯基的风格。

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Pavlos Mitsoulis

英国伦敦

构建专为速度和规模设计的酒店推荐程序

发现 AWS ML 精英 Pavlos Mitsoulis 如何使用 Amazon SageMaker 通过简单的几步构建酒店推荐程序。

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