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Author: AWS Admin

Amazon Web Services

Trazendo seu próprio ambiente R para o Amazon SageMaker Studio

Por Nick Minaie e Sam Liu   O Amazon SageMaker Studio é o primeiro ambiente de desenvolvimento (IDE) totalmente integrado para aprendizado de máquina (ML). Com um único clique, cientistas de dados e desenvolvedores podem criar rapidamente notebooks do SageMaker Studio para explorar conjuntos de dados e criar modelos. Em 27 de outubro de 2020, […]

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Executando containers multi-arquitetura com o Amazon EKS

Por Lucas Duarte, Solutions Architect, WWPS Brazil, Vinicius Silva, Solutions Architect, WWPS Brazil e Ernesto dos Santos, Solutions Architect, WWPS Brazil   Clientes tem buscado utilizar arquiteturas mistas para otimizar custos ou melhorar a relação preço e performance, podemos citar por exemplo um dos pilares do Well-Architected Framework em relação a performance, a capacidade de […]

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Personalização e reutilização de modelos gerados pelo Amazon SageMaker Autopilot

Por Simon Zamarin, Piali Das e Qingwei Li   O Amazon SageMaker Autopilot treina e ajusta automaticamente os melhores modelos de aprendizado de máquina (ML) para problemas de classificação ou regressão e ao mesmo tempo permite que você mantenha controle total e visibilidade. Isto não só permite que analistas de dados, desenvolvedores e cientistas de […]

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Analisando avaliações de clientes com Amazon Comprehend

Por Kevin Cortés Rodríguez, Arquiteto de Soluções AWS   Quando um aplicativo ou serviço é lançado em produção, sempre pensamos em melhorias e novos recursos. Esse processo iterativo de melhoria contínua pode ser acionado pelo feedback do cliente. É importante entender o que ele não gosta, para ser capaz de melhorá-lo, e o que está […]

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Monitoramento da execução de fluxos de trabalhos (workflows) em arquitetura de micro serviços

Por Daniel Abib, Sr. Customer Solutions Manager, DNB/ISV – LATAM e Enrico Bergamo, Sr. Specialist Solutions Architect, Serverless – LATAM   A migração de arquiteturas de soluções monolíticas e de plataformas altas (mainframes) para Soluções Modernas que utilizam conceitos de micro serviços já está bastante difundida no mercado e sendo adotada por empresas de todos […]

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Configurando o Amazon SageMaker Studio para equipes e grupos com isolamento completo de recursos

Por Vikrant Kahlir, Rakesh Ramadas e Rama Thamman   O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que oferece a cada desenvolvedor de aprendizado de máquina (ML) e cientista de dados a capacidade de criar, treinar e implantar modelos de ML rapidamente. O Amazon SageMaker Studio é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) baseado na […]

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Usando a ingestão de streaming com o Amazon SageMaker Feature Store para tomar decisões baseadas em ML em tempo quase real

Por Paul Hargis, Arunprasath Shankar, Megan Leoni e Mark Roy   As empresas estão cada vez mais usando o aprendizado de máquina (ML) para tomar decisões em tempo quase real, como colocar um anúncio, atribuir um motorista, recomendar um produto ou até mesmo precificar dinamicamente produtos e serviços. Os modelos de ML fazem previsões com […]

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Análise exploratória de dados, engenharia de atributos e operacionalização do fluxo de dados em seu pipeline de ML com o Amazon SageMaker Data Wrangler

Por Phi Nguyen e Roberto Bruno Martins   De acordo com a pesquisa The State of Data Science 2020 , o gerenciamento de dados, a análise exploratória de dados (AED), e a seleção e engenharia de atributos são responsáveis por mais de 66% do tempo de um cientista de dados (veja o diagrama a seguir). […]

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O Amazon Textract reconhece a caligrafia e adiciona cinco novos idiomas

Por Andrea Morton-Youmans PMM, Machine Learning   Os documentos são uma ferramenta importante para comunicação, colaboração, manutenção de registros e transações entre setores, incluindo o financeiro, médico, legal e imobiliário. A maneira como os dados estão formatados pode representar um desafio extra na extração de dados, especialmente se o conteúdo for digitado, manuscrito ou incorporado […]

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