Les données et le machine learning sur AWS
Libérez la puissance de vos données avec Data Engineering, DataOps et le ML
Les données et le machine learning
Que vous soyez un débutant cherchant à comprendre les bases ou un professionnel expérimenté à la recherche de connaissances avancées, cette collection de ressources sur les données et le machine learning fournit les outils nécessaires pour maîtriser les subtilités de Data Engineering, DataOps et le ML.
Lac de données, entrepôt des données, ou bases de données, lequel répond à vos besoins de stockage ?
Les bases de données, les entrepôts des données et les lacs de données ont des objectifs et des cas d'utilisation différents, mais ces différences ne sont pas toujours faciles à comprendre. Voici un guide rapide pour vous aider à naviguer dans le monde parfois confus du stockage dans le cloud.
Présentation de l'intelligence artificielle et du machine learning
Un guide étape par étape pour configurer un environnement de ML gratuit, exploiter les modèles de langage et les API ChatGPT pour extraire des informations des vidéos YouTube, et vous permettre d'apprendre plus rapidement et plus efficacement que jamais !
Résumé en trois minutes des éléments à prendre en compte lors du choix d'une base de données
Avec les différentes options de bases de données disponibles sur AWS, le choix d'une base de données pour vos projets est souvent une tâche difficile. Si vous avez lu la phrase précédente et que vous avez inconsciemment hoché la tête pour dire « oui », vous êtes au bon endroit.
Didacticiels
Créer une application d'analyse de streaming en temps réel sur Apache Kafka
Ingérer des données dans Amazon OpenSearch en utilisant Apache Kafka et Go
Renforcer les capacités des développeurs SQL avec l'analyse de données en temps réel et Apache Flink
Rechercher et analyser des données dans Amazon OpenSearch en utilisant SQL
Comment créer un outil d'IA alimenté par ChatGPT pour apprendre rapidement des choses techniques
Comment créer une prédiction des prix des actions sans écrire une seule ligne de code ?
Créer votre propre base de connaissances avec des questions-réponses multilingues alimentées par l'IA générative
Démarrer avec la préparation d'images d'Amazon SageMaker Data Wrangler
Créer votre moteur de recommandation pour un clone de plateforme de streaming sur AWS : une série complète
Vidéos
Créer une application de galerie d'images avec React, AWS Amplify et Amazon CodeWhisperer
Découvrez la puissance de CodeWhisperer, votre compagnon de codage basé sur l'IA, en vous guidant à travers le processus de création d'une application dynamique de galerie d'images en utilisant React et AWS Amplify. Rejoignez-nous dans ce didacticiel complet pour maîtriser l'art du développement d'applications avec l'aide d'une IA de pointe.
Comment tirer le meilleur parti d'Amazon CodeWhisperer
Découvrez comment maximiser votre productivité en utilisant Amazon CodeWhisperer, le compagnon de codage basé sur l'IA d'AWS. De la rédaction de commentaires concis pour les développeurs à l'utilisation de noms intuitifs pour les éléments de code, Brooke partage des conseils d'experts pour vous aider à naviguer et à tirer parti de la puissance de CodeWhisperer
Explorer un jeu de données grâce à la préparation et l'exploration des données (Partie 1)
Découvrez les étapes essentielles pour relever le défi de l'intégration de nos modèles de moteur de recommandation avec notre plateforme de streaming complète en vous concentrant sur la préparation et l'exploration des données.
Entraîner et créer un modèle de mise en cluster Scaling & Kmeans personnalisé avec Amazon SageMaker (Partie 2)
Dans la session 2 de notre série complète, « Créer votre plateforme de streaming avec un moteur de recommandation sur AWS », nous expliquons que la création de modèles de machine learning de manière isolée ne suffit pas. Nous entraînons et créons un modèle de mise à l'échelle personnalisé, garantissant ainsi des comparaisons précises des fonctionnalités de nos données cinématographiques.
Créer une API robuste en utilisant un cadre Chalice open source (Partie 3)
Suivez la dernière étape de notre série complète, « Créer votre plateforme de streaming avec un moteur de recommandation sur AWS », et transformez vos modèles en applications pratiques. Dans la session 3, nous abordons l'univers de la création d'API, afin d'offrir à vos utilisateurs des recommandations de films personnalisées.
Bases de données AWS : cas d'utilisation et optimisations
Le fait qu'AWS propose différentes bases de données n'est pas tout à fait nouveau. Bien que ce soit une bonne chose puisque les options proposées correspondent à différents cas d'utilisation, le choix est parfois difficile car il nécessite une réflexion approfondie sur l'adéquation entre chaque cas et les optimisations proposées.
Prédire les prix des actions en utilisant l'IA et SANS CODE !
Commencez à créer avec l'intelligence artificielle et le machine learning sans écrire une seule ligne de code ! Plongez dans cette série de vidéos passionnantes où nous explorons la possibilité de prédire le cours de la bourse sans code !
Blogs et articles conceptuels
Mise à l'échelle de votre application : des modèles de données pour plus de fiabilité et de flexibilité
Mise à l'échelle automatique des applications Amazon Kinesis Data Streams sur Kubernetes
Mon événement est plus urgent que le vôtre : priorisation du traitement des événements avec Apache Kafka
Rationalisation de la migration des bases de données : les secrets d'une migration sans effort de vos données d'une plateforme à l'autre
Utilisation d'Amazon SageMaker pour optimiser la compilation et l'entraînement des modèles open source GPT-2
Tout ce que réalisent Comprehend, Rekognition, Textract, Polly, Transcribe et bien d'autres
Création d'un chatbot AWS bien architecturé avec ChatGPT
Création d'un site web grand public sans serveur alimenté par le ML
Déploiement rapide de modèles pré-entraînés : l'approche basée uniquement sur le code
Apporter votre code de machine learning sur AWS
Créer et exécuter des pipelines SageMaker en utilisant les kits SDK AWS
Amélioration de la prise de décisions avec les k-plus proches voisins en utilisant Amazon SageMaker
Présentation de Transformer Architecture et son intérêt pour l'IA générative
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