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Tag: Amazon SageMaker Canvas

加快时间序列集合的认识速度与MongoDB和亚马逊SageMaker Canvas

这是与MongoDB的Babu Srinivasan共同撰写的客座文章随着今天快节奏的商业环境中行业的发展,无法进行实时预测给那些高度依赖精准及时洞察力的行业带来了重大挑战在各个行业中缺乏实时预测存在着紧迫的业务挑战,这可能会对决策产生重大影响

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使用Amazon DocumentDB在Amazon SageMaker Canvas中构建无代码机器学习解决方案

我们很高兴地宣布亚马逊文档数据库(兼容MongoDB)与亚马逊SageMaker Canvas的集成正式发布,这使得亚马逊文档数据库的客户可以在不编写代码的情况下构建和使用生成型人工智能和机器学习(ML)解决方案亚马逊文档数据库是一个完全托管的本地JSON文档数据库,使操作关键业务变得简单且具有成本效益

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在亚马逊SageMaker Canvas中加快机器学习的数据准备工作

数据准备是任何机器学习(ML)工作流程中至关重要的一步,但它往往涉及冗长而耗时的任务Amazon SageMaker Canvas现在支持由Amazon SageMaker Data Wrangler驱动的全面数据准备能力通过这种集成,SageMaker Canvas为客户提供了一个端到端的无代码工作空间,用于准备数据、构建和使用ML和[…]

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用无代码Amazon SageMaker Canvas在Salesforce Data Cloud上民主化机器学习

本文由Salesforce Einstein AI产品总监Daryl Martis共同撰写这是一系列讨论Salesforce Data Cloud与Amazon SageMaker集成的第三篇文章在第一部分和第二部分中,我们展示了Salesforce Data Cloud和Einstein Studio与SageMaker的集成如何使企业能够访问他们的数据

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使用基础模型来提高使用亚马逊SageMaker的模型准确性

确定房屋价值是使用机器学习(ML)的一个经典案例在本文中,我们讨论了一种专为视觉问答(VQA)任务设计的开源模型的使用通过VQA,您可以使用自然语言向一张照片提问,并以简明的语言得到一个回答本文的目标是激发和展示使用这项技术所能实现的可能性

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新 – 现在在Amazon SageMaker Canvas中提供无代码生成AI能力

上线于2021年的Amazon SageMaker Canvas是一个视觉化、点对点服务,允许业务分析师和市民数据科学家使用现成机器学习(ML)模型,并构建自定义ML模型生成准确的预测,无需编写任何代码现成模型使您能够从文本、图像和文档中立即获取洞察力

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通过使用Amazon SageMaker Canvas,将数据处理、训练和推理的性能提升70%,加速业务成果

Amazon SageMaker Canvas是一个可视化界面,让业务分析师能够在没有任何机器学习(ML)经验或不需要编写一行代码的情况下生成准确的机器学习预测SageMaker Canvas的直观用户界面允许业务分析师浏览和访问云端或本地的不同数据源,[…]

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你的模型好吗?深入了解Amazon SageMaker Canvas高级指标

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

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使用Amazon SageMaker Canvas,通过无代码机器学习来实现制造质量的计算机视觉缺陷检测的民主化

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 […]

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使用Amazon SageMaker Canvas,利用来自Amazon Athena和AWS Lake Formation的Parquet数据构建机器学习模型

数据是机器学习(ML)算法的基础存储大量数据的最常见格式之一是Apache Parquet,因为其紧凑且高效的格式这意味着希望从数据仓库中的大量数据中提取见解的业务分析师必须经常使用[…]

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