AWS Türkçe Blog
Category: Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Canvas Generative AI kullanarak işletmenizdeki kullanıcıların şirket belgelerinden içgörüler elde etmesini sağlayın
Orijinal makale : Link (Davide Gallitelli, Bilal Alam, Dan Sinnreich ve Pashmeen Mistry) İşletmeler, karmaşık sorunları çözmek ve sonuçları iyileştirmek için makine öğreniminin (machine learning – ML) potansiyelinden faydalanmaya çalışıyor. Yakın zamana kadar, makine öğrenimi modellerini oluşturmak ve uygulamak, modellerde ince ayar yapmak ve operasyonel işlem hatlarını sürdürmek de dahil olmak üzere derin düzeyde teknik […]
Amazon SageMaker Studio’da Amazon SageMaker JumpStart’ın tescilli temel modellerini kullanın
Orijinal makale: Link (June Won, Nitin Eusebius ve Mani Khanuja) Amazon SageMaker JumpStart, makine öğrenimi yolculuğunuzu hızlandırmanıza yardımcı olabilecek bir makine öğrenimi (ML) merkezidir. SageMaker JumpStart ile, genel kullanıma açık ve tescilli temel modelleri keşfedebilir ve üretken yapay zeka uygulamalarınız için özel Amazon SageMaker bulut sunucularına dağıtabilirsiniz. SageMaker JumpStart, temel modelleri ağdan izole edilmiş bir […]
Amazon SageMaker Jeo-uzamsal Yetenekleri Güvenlik Güncellemeleri ve Daha Fazla Kullanım Örneği ile Genel Kullanıma Sunuldu
Orijinal makale: Link (Channy Yun) AWS re:Invent 2022’de, veri bilimcilerin ve makine öğrenimi (ML) mühendislerinin jeo-uzamsal verileri kullanarak ML modelleri oluşturmasına, eğitmesine ve dağıtmasına olanak tanıyan Amazon SageMaker Jeo-uzamsal yeteneklerinin önizlemesini yaptık. Amazon SageMaker ile Jeo-uzamsal Makine Öğrenimi, Amazon SageMaker’ın jeo-uzamsal yetenekleri ile hazır jeo-uzamsal verilere, amaca özel tasarlanmış işlemlere ve açık kaynak kütüphanelerine, önceden […]
Amazon SageMaker’da Hugging Face ile dil çeşitliliği için dönüştürücü dil modellerinde ince ayar yapın
Orijinal makale: Link (Arnav Khare, Hasan Basri AKIRMAK ve Heiko Hotz) Bugün yaklaşık 7.000 dil kullanılmaktadır. 19. yüzyılın sonlarında Volapük veya Esperanto gibi inşa edilmiş diller icat etme girişimlerine rağmen, hiçbir birleşme belirtisi yoktur. İnsanlar hala yeni diller yaratmayı seçiyor (Klingonca, Dothraki veya Elfçe konuşan en sevdiğiniz film karakterini düşünün). Bugün, doğal dil işleme (Natural […]
Şimdi Önizlemede – Amazon SageMaker Studio Lab ile Ücretsiz Makine Öğrenimi Deneyin
Orijinal makale: Link (Antje Barth, AWS’te AI ve ML için Principal Developer Advocate) AWS’teki misyonumuz makine öğrenimini (Machine Learning – ML) daha erişilebilir hale getirmektir. Geçtiğimiz yıllarda birçok kişiyle konuştuk, birçok ML yeni başlayanının karşılaştığı engelleri öğrendik. Mevcut ML ortamları genellikle yeni başlayanlar için çok karmaşıktır veya modern ML deneylerini desteklemek için çok sınırlıdır. Yeni […]
Görüntü işleme, AWS Panorama ve Amazon SageMaker ile Tyson’da endüstriyel otomasyon
Orijinal makale: Link (Divya Bhargavi ve Dilip Subramaniam) Bu yazı, Tyson Foods, Inc.’in yapay zeka uygulamalarının faydalarını en uç noktaya getirerek et paketleme tesislerinde endüstriyel süreçleri otomatikleştirmek için makine öğrenimini nasıl kullandığına dair iki bölümlük bir blog serisinin ilkidir. Birinci bölümde, Amazon SageMaker ve AWS Panorama kullanılarak oluşturulan paketleme hatları için bir envanter sayımı uygulamasını […]
Amazon SageMaker Canvas Duyurusu – İş Analistleri için Görsel, Kodsuz Makine Öğrenimi Yeteneği
Orijinal makale: Link (Alex Casalboni, AWS’te Developer Advocate) İş sorunlarıyla karşılaşan ve günlük olarak verilerle uğraşan bir kuruluş olarak, iş sonuçlarını tahmin edebilecek sistemler oluşturma yeteneği çok önemli hale geliyor. Bu yetenek, yavaş süreçleri otomatikleştirerek ve IT sistemlerinize zeka katarak sorunları çözmenize ve daha hızlı hareket etmenize olanak tanır. Ancak kuruluştaki tüm ekiplerin ve bireysel […]
Amazon SageMaker AutoPilot – Tam Kontrol ve Görünürlük ile Yüksek Kaliteli Makine Öğrenimi Modellerini Otomatik Olarak Oluşturun
Orijinal makale: Link (Julien Simon, EMEA için Artificial Intelligence & Machine Learning Evangelist) Amazon SageMaker Autopilot’u kullanarak tam kontrol ve görünürlük sağlarken en iyi sınıflandırma ve regresyon makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturabilirsiniz. 1959’da Arthur Samuel, makine öğrenimini bilgisayarların açıkça programlanmadan öğrenme yeteneği olarak tanımladı. Pratikte bu, mevcut bir veri kümesinden desenleri ayıklayabilecek bir algoritma […]