AWS 機器學習能力合作夥伴已展現在 AWS 雲端提供機器學習 (ML) 解決方案的專業知識。這些合作夥伴提供一系列服務和技術，協助您為企業建立各種智慧解決方案，從支援資料科學工作流程到利用機器智慧強化應用程式都包含在內。
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諸如擷取、合併、移除重複記錄、缺少值的補充、值的縮放/規範化、消除相關特徵、特徵工程等資料處理。
用於機器學習的無程式碼和低程式碼平台，通常具有主要的視覺化界面，可實現端到端模型開發。
高程式碼解決方案、RESTful API、GraphQL 和演算法，可讓您存取用於訓練模型的已受訓模型和元件。
AWS ML 能力合作夥伴在協助組織解決 AI 中最具挑戰性的問題方面展現出專業知識，包括資料工程、資料科學、機器和深度學習，以及大規模推理的生產部署。
開發、部署和維護機器學習應用程式，這些應用程式會對客戶業務成果產生正面影響，並增加 AWS 服務 (特別是 AWS AI Services) 的價值，以解決特定客戶的需求。
在整個資料生命週期中針對機器學習模型提供持續整合與持續部署解決方案，包括建立資料湖、各資料服務的自動化資料預先處理、在雲端部署，以及機器學習特定的規則和程序，以進行模型重新部署。
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Veliswa Boya, 2025年3月3日I have fond memories of the time I built an application live at the AWS GenAI Loft London last September. AWS GenAI Lofts are back in locations such as San Francisco, Berlin, and more, to continue providing collaborative spaces and immersive experiences for startups and developers. Find a loft near you for hands-on access to [...]
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Danilo Poccia, 2025年3月3日Amazon Bedrock Data Automation streamlines the extraction of valuable insights from unstructured multimodal content (documents, images, audio, and videos) by providing a simplified way to build intelligent document processing and media analysis solutions, while offering both standard and custom output configurations through blueprints.
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Johann Wildgruber, Dr. Jens Kohl, Thilo Bindel, Luisa-Sophie Gloger, Aishwarya Lakshmi Krishnan, Huong Vu, Kim Robins, Otto Kruse, Satyam Saxena, Tanrajbir Takher, 2025年3月5日In this post, we explain how BMW uses generative AI to speed up the root cause analysis of incidents in complex and distributed systems in the cloud such as BMW’s Connected Vehicle backend serving 23 million vehicles. Read on to learn how the solution, collaboratively pioneered by AWS and BMW, uses Amazon Bedrock Agents and Amazon CloudWatch logs and metrics to find root causes quicker. This post is intended for cloud solution architects and developers interested in speeding up their incident workflows.
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Nick Biso, Alston Chan, Maria Masood, 2025年3月5日In this blog post, we will guide you through the process of integrating Chronos into Amazon SageMaker Pipeline using a synthetic dataset that simulates a sales forecasting scenario, unlocking accurate and efficient predictions with minimal data.
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Samantha Stuart, Ivan Cui, Philippe Duplessis-Guindon, Rahul Jani, 2025年3月5日In this post, we discuss best practices for applying LLMs to generate ground truth for evaluating question-answering assistants with FMEval on an enterprise scale. FMEval is a comprehensive evaluation suite from Amazon SageMaker Clarify, and provides standardized implementations of metrics to assess quality and responsibility. To learn more about FMEval, see Evaluate large language models for quality and responsibility of LLMs.
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