Blog AWS Indonesia
Category: Amazon SageMaker
Di balik layar: Arsitektur real-time AWS untuk Bundesliga Match Facts
Gambar 1: Bundesliga Match Facts menunjukkan statistik pertandingan secara real-time Bundesliga, liga utama sepak bola Jerman, menggunakan Amazon Web Services (AWS) untuk menghasilkan statistik secara near real-time dan wawasan yang mendalam untuk pertandingan sepak bola yang disebut Bundesliga Match Facts (BMF). Statistik ini digunakan untuk membuat konten yang dipersonalisasi untuk 500 juta penggemar global dan memberikan […]
Membangun CI/CD pipeline untuk deploying custom machine learning models menggunakan layanan AWS
Amazon SageMaker adalah managed service yang menyediakan developer dan data scientist kemampuan untuk membangun, melatih, dan deploy machine learning (ML) dengan cepat. SageMaker menghilangkan tugas berat dari setiap langkah proses ML untuk mempermudah mengembangkan artefak ML berkualitas tinggi. AWS Serverless Application Model (AWS SAM) adalah framework open-source untuk membangun aplikasi serverless. AWS SAM menyediakan cara cepat […]
Keterlibatan Pengguna Secara Prediktif Menggunakan Amazon Pinpoint dan Amazon Personalize
Note: Tulisan ini ditulis oleh John Burry, seorang Solution Architect dari tim AWS Customer Engagement. Keterlibatan Pengguna secara Prediktif atau Predictive User Engagement (PUE) mengacu pada integrasi pembelajaran mesin (machine learning / ML) dan layanan-layanan yang berinteraksi dengan pelanggan. Dengan melakukan implementasi sebuah solusi PUE, Anda dapat menggabungkan prediksi berbasis pembelajaran dengan notifikasi langsung dan […]