O blog da AWS

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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AWS Serve fornece recursos de nuvem a organizações sem fins lucrativos para impulsionar suas missões e trabalho social

AWS Serve fornece recursos de nuvem a organizações sem fins lucrativos para impulsionar suas missões e trabalho social. O AWS Serve é uma iniciativa para fornecer a organizações sem fins lucrativos os recursos de nuvem necessários para elas impulsionarem suas missões, forças de trabalho e as comunidades às quais atendem. Esses recursos incluem treinamentos, dedicação […]

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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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Onde resultados de missões e tecnologia se reúnem para causar impacto social, um breve resumo do evento global AWS NPO Imagine.

Onde resultados de missões e tecnologia se reúnem para causar impacto social – Um breve resumo do evento global AWS NPO Imagine. No quinto evento anual AWS NPO IMAGINE, um evento global com foco em Organizações sem fins de lucro Nonprofit em sua primeira versão online, diversas organizações sem fins lucrativos de todo o mundo […]

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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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Aumento de escala e disponibilidade para o banco digio

Por Thiago Ortega, Cloud Team Manager na Nextios O banco digio nasceu com o objetivo de ser uma plataforma digital de serviços financeiros que pudesse oferecer a melhor experiência possível ao cliente. Para atender de forma positiva e dinâmica ao seu cliente, o digio procura manter uma atualização contínua do portfólio a fim de otimizar […]

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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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