O blog da AWS

Category: Amazon SageMaker

Apresentação da solução de análise de conteúdo da AWS

Por Ian Downard, Engenheiro Técnico de Marketing AWS     O  Solução de análise de conteúdo da AWS   é um mecanismo de busca de vídeo baseado em conteúdo totalmente automatizado. Ele quantifica o conteúdo de vídeo usando serviços de IA da AWS para análise de visão computacional e fala e cataloga vídeos para que os […]

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Treinando um agente de aprendizado por reforço com Unity e Amazon SageMaker RL

Por Yohei Nakayama, Henry Wang e Yijie Zhuang     Unity é um dos motores de jogos mais populares que foi adotado não só para o desenvolvimento de videogames, mas também por indústrias como a cinematográfica e automotiva. Unity oferece ferramentas para criar ambientes virtuais simulados com física, paisagens e personagens customizáveis. O Unity Machine […]

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Identifique gargalos, melhore a utilização de recursos e reduza os custos de treinamento de ML com a funcionalidade de deep profiling no Amazon SageMaker Debugger

Por Mona Mona, Prem Ranga e Sireesha Muppala   O aprendizado de máquina (ML) demonstrou um grande potencial para aplicação em diversos campos, como análise preditiva, processamento de fala, reconhecimento de imagem, sistemas de recomendação, bioinformática e muito mais. Treinar modelos de ML é um processo intensivo em tempo e computação, exigindo várias execuções de […]

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Realizando simulações em escala com o Amazon SageMaker Processing e R no RStudio

Por Michael Hsieh e Joshua Broyde   A análise estatística e a simulação são técnicas predominantemente empregadas em diversas áreas, como saúde, ciências da vida e serviços financeiros. A linguagem estatística de código aberto R e seu rico ecossistema com mais de 16.000 pacotes tem sido a melhor escolha para estatísticos, analistas quantitativos, cientistas de […]

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Apresentação do AWS Panorama — Melhore suas operações com visão computacional na borda

Por Banu Nagasundaram e Jason Copeland   Ontem, no AWS re:Invent 2020, anunciamos o AWS Panorama, um novo dispositivo de aprendizado de máquina (ML) e SDK, que permite que as organizações tragam visão computacional (CV) para suas câmeras locais para fazer previsões automatizadas com alta precisão e baixa latência. Neste post, você verá como os […]

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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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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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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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