这篇文章由Daryl Martis（Salesforce Einstein AI产品总监）共同撰写这是一系列讨论Salesforce Data Cloud与Amazon SageMaker集成的第二篇文章在第一篇中，我们展示了Salesforce Data Cloud和Einstein Studio与SageMaker的集成，使企业能够安全地访问其Salesforce数据
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如果你是一名业务分析师，了解客户行为可能是你最关心的事情之一了解客户购买决策背后的原因和机制可以促进收入增长然而，客户流失（通常称为客户流失）始终存在风险了解客户离开的原因可以获得洞察力，可以帮助企业采取措施来减少客户流失
Leave a Comment“老鼠等啮齿动物与许多健康风险相关，并且已知可以传播35种以上的疾病识别高频率啮齿动物活动的区域可以帮助当地政府和害虫控制组织有效地计划干预措施，并消灭这些啮齿动物在本文中，我们展示了如何监测和可视化…”
Leave a Comment垃圾邮件，也被称为垃圾邮件，是一次性发送给大量用户的电子邮件，通常包含欺诈、网络钓鱼内容或隐晦的信息垃圾邮件有时是由人工手动发送的，但更常见的是使用机器人发送垃圾邮件的例子包括假广告、连锁邮件和冒名顶替
Leave a Comment随着云计算的出现，随着计算能力和数据的普及，机器学习（ML）现在正在对各个行业产生影响，并且成为每个企业和行业的核心部分亚马逊SageMaker Studio是第一个完全集成的机器学习开发环境（IDE），具有基于Web的可视界面您可以执行所有机器学习开发[…]
Leave a Comment制造商最关注的是质量不良成本质量缺陷会增加废品和返工成本，降低生产效率，并可能影响客户和公司声誉在生产线上进行质量检查对于维持质量标准至关重要在许多情况下，使用人工视觉检查来评估质量和检测缺陷，这可能会 […]
Leave a Comment生成式人工智能技术正在迅速改进，现在能够根据文本输入生成文本和图像稳定扩散（Stable Diffusion）是一个文本到图像模型，使您能够创建逼真的应用程序您可以通过Amazon SageMaker JumpStart轻松使用稳定扩散模型从文本生成图像以下是输入文本和…的示例
Leave a Comment机器学习（ML）管理员在维护ML工作负载的安全性和完整性方面扮演着至关重要的角色他们的主要重点是确保用户以最高安全性操作，遵守最小权限原则然而，满足不同用户角色的多样化需求并创建适当的权限策略有时会妨碍灵活性[…]
Leave a CommentAmazon SageMaker数据整理器是一个单一的可视界面，可以将数据准备和特征工程所需的时间从数周缩短到几分钟，并能够选择和清理数据、创建特征以及自动化机器学习（ML）工作流中的数据准备，而无需编写任何代码SageMaker数据整理器支持Snowflake，这是一个流行的[…]
Leave a CommentAmazon SageMaker Studio是第一个完全集成的机器学习（ML）开发环境（IDE）Studio提供了一个单一的基于Web的可视化界面，您可以在其中执行准备数据所需的所有ML开发步骤，以及构建、训练和部署模型生命周期配置是由Studio生命周期事件触发的shell脚本，例如启动[…]
Leave a Comment上周，技术创新研究院（TII）推出了TII Falcon LLM，这是一个开放源代码的基础性大语言模型（LLM）使用Amazon SageMaker训练了1万亿令牌的Falcon，在性能方面表现出色（在撰写本文时Hugging Face排行榜上排名第一），同时相对轻便且比其他LLM（如llama-65B）更便宜易于托管在…
Leave a Comment机器学习（ML）模型的规模——包括大型语言模型（LLMs）和基础模型（FMs）——每年都在迅速增长，这些模型需要更快、更强大的加速器，特别是用于生成式人工智能AWS Inferentia2 从基础设计上就旨在提供更高的性能，同时降低 LLM 和生成式人工智能推断的成本在此[…]
Leave a CommentPyTorch是一个基于Torch库的机器学习（ML）框架，用于计算机视觉和自然语言处理等应用客户选择PyTorch框架的主要原因之一是其简单性以及它的设计和组装是为了与Python配合使用PyTorch支持动态计算图，[…]
Leave a Comment训练拥有数十亿个参数的大型语言模型(LLM)可能会具有挑战性除了设计模型架构外，研究人员还需要设置先进的分布式训练技术，如混合精度支持、梯度累积和检查点对于大型模型，训练设置更加具有挑战性，因为在单个…中可用的内存有限
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