O blog da AWS
Tag: Amazon SageMaker
A PBS oferece experiências personalizadas aos espectadores com o Amazon Personalize
Por Equipe editorial da AWS A Public Broadcasting Service (PBS) queria construir um mecanismo de recomendação inteligente (SRE) capaz de fazer sugestões de alta qualidade aos espectadores com base em uma infinidade de fatores. Para garantir o sucesso, a PBS decidiu fazer parceria com uma consultoria em nuvem com experiência em inteligência artificial (IA) e […]
Diagnóstico de leucemia por machine learning no Laboratório de Leucemia de Munique com o Amazon SageMaker
Por Erika Pelaez Coyotl, Data Scientist em Machine Learning Solutions Lab; James Golden, PhD Data Scientist em Machine Learning Solutions Lab team; Tamas Madl, PhD em Mission Solutions Specialist na Amazon Web Services; Niroshan Nadarajah, lead Bioinformatician and Innovation manager na Munich Leukemia Laboratory e Liwen You, PhD Data Scientist em Machine Learning Solutions Lab. […]
Como a Conta Azul criou um sistema de gerenciamento e inferência de modelos utilizando o Amazon Sagemaker Multi-model Endpoints
Post escrito pela equipe da AWS e Conta Azul INTRODUÇÃO A Conta Azul é uma empresa brasileira de plataforma de gestão para micro e pequenas empresas. O objetivo principal da plataforma é que ela seja acessível e que as empresas tenham segurança na hora de cumprir suas obrigações fiscais e manter suas finanças em dia. […]
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 […]
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, […]
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 […]
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 […]
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 […]
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). […]
Monitoramento de modelos de ML em produção em grande escala usando o Amazon SageMaker Model Monitor
Por Sireesha Muppala, Archana Padmasenan e David Nigenda Os modelos de aprendizado de máquina (ML) estão impactando as decisões de negócios de organizações em todo o mundo, desde serviços de varejo e financeiros a veículos autônomos e exploração espacial. Para essas organizações, treinar e implantar modelos de ML em produção é apenas um passo […]