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Tag: Customer Solutions

如何使用AWS原型实现ICL-Group在Amazon SageMaker上构建计算机视觉模型

这是由ICL和AWS员工共同撰写的客户帖子ICL是一家总部位于以色列的跨国制造和采矿公司,以独特矿物为基础生产产品,并满足人类的基本需求,主要涉及农业、食品和工程材料三个市场他们的采矿场地使用必须进行监控的工业设备

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“Q4 Inc. 如何利用 Amazon Bedrock、RAG 和 SQLDatabaseChain 解决数值和结构化数据集挑战,构建他们的问答聊天机器人”

此文章由Q4 Inc.的Stanislav Yeshchenko共同撰写企业们越来越多地采用检索增强生成(RAG)作为构建问答聊天机器人的主流方法我们继续看到源于现有数据集种类的新挑战这些数据集通常是数值和文本数据的混合,有时是结构化的,…

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How Getir通过使用Amazon SageMaker和AWS Batch将模型训练时间缩短了90%

这是一篇由Nafi Ahmet Turgut, Hasan Burak Yel和Damla Şentürk从Getir共同撰写的嘉宾文章成立于2015年,Getir已经将自己定位为极速杂货配送领域的开拓者这家创新科技公司通过“几分钟即送”的引人入胜的服务,革新了最后一公里配送领域随着一个…

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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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Amazon EC2 DL2q实例现已全面推出,用于经济高效的高性能人工智能推断

这是一篇由来自高通AI的A.K Roy所撰写的客座文章亚马逊弹性计算云(Amazon EC2)DL2q实例由高通AI 100标准加速器提供动力,可用于在云端高效部署深度学习(DL)工作负载它们还可用于开发和验证DL工作负载的性能和准确度

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T-Mobile美国公司通过亚马逊转录和亚马逊翻译运用人工智能技术,以客户选择的语言提供语音邮件服务

这篇文章由T-Mobile US公司的高级系统架构师Dhurjati Brahma、首席工程师/架构师Jim Chao和副系统架构师Nicholas Zellerhoff共同撰写T-Mobile US公司为其客户提供语音邮件转文字服务,使客户能够快速浏览他们的语音邮件并进行阅读

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优化 Purina 的 Petfinder 应用程序的宠物配置文件,使用 Amazon Rekognition 自定义标签和 AWS Step Functions

宠爱纽仕兰(Purina US)是雀巢的子公司,通过全美、加拿大和墨西哥共有超过11,000家动物收容所和救援组织的数字市场Petfinder,帮助人们更轻松地领养宠物的历史悠久作为领先的宠物领养平台,Petfinder已帮助数百万宠物找到了它们永远的家宠爱纽仕兰一直以来都坚持……

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创新促进包容性:使用Amazon SageMaker进行Hack.The.Bias

这篇文章是与丹尼埃莱·基亚帕鲁皮(Daniele Chiappalupi)合著的,他是苏黎世联邦理工学院AWS学生黑客马拉松团队的成员每个人都可以通过使用Amazon SageMaker JumpStart轻松入门机器学习(ML)在本文中,我们将向您展示一个大学黑客马拉松团队如何使用SageMaker JumpStart快速构建一个帮助用户识别和删除的应用程序[…]

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VirtuSwap如何利用Amazon SageMaker Studio自定义容器和AWS GPU实例加速基于pandas的交易模拟

这篇文章是与VirtuSwap的Dima Zadorozhny和Fuad Babaev合作撰写的VirtuSwap是一家初创公司,专注于开发区块链上资产去中心化交换的创新技术VirtuSwap的技术为那些没有直接配对的资产提供更高效的交易方式缺乏直接配对导致间接交易成本高昂,[…]

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在Arup使用Amazon SageMaker地理空间能力设计具有韧性的城市

这篇文章是与来自Arup的Richard Alexander和Mark Hallows共同撰写的Arup是一个全球的设计师、顾问和专家团队,致力于可持续发展数据是Arup为客户提供服务的基础,通过世界级的数据收集和分析,提供洞察力以产生影响本文介绍的解决方案是为弹性城市的决策过程提供指导

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通过在Amazon SageMaker上使用Hugging Face进行电子邮件分类,加速客户成功管理

在这篇文章中,我们分享了SageMaker如何帮助Scalable的数据科学团队高效地管理数据科学项目的生命周期,特别是电子邮件分类器项目生命周期从使用SageMaker Studio进行初始阶段的数据分析和探索开始,然后通过SageMaker训练、推理和Hugging Face DLCs进行模型实验和部署,并最终通过与其他AWS服务集成的SageMaker Pipelines完成训练流程

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使用机器学习改进资产健康和电网韧性

机器学习(ML)正在改变每一个行业、流程和业务,但成功的道路并不总是一帆风顺在这篇博文中,我们展示了杜克能源(Duke Energy)与亚马逊云服务(AWS)机器学习解决方案实验室(MLSL)合作,利用计算机视觉自动化检测木杆设施,帮助预防停电、财产损失甚至人员受伤杜克能源是一家总部位于北卡罗来纳夏洛特市的财富500强企业

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使用Amazon Textract和Amazon OpenSearch实现智能文档搜索索引

在本文中,我们将带您快速构建和部署一个文档搜索索引解决方案,帮助您的组织更好地利用和提取文档中的见解无论您是人力资源部门在寻找员工合同中的特定条款,还是财务分析师在翻阅大量发票以提取付款数据,这个解决方案都旨在赋予您以前所未有的速度和准确性访问所需信息的能力

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Persistent Systems通过Amazon CodeWhisperer塑造软件工程的未来

全球数字工程提供商Persistent Systems已经与Amazon CodeWhisperer进行了多次试点和正式研究,这些试点和研究指出软件工程、生成式人工智能驱动的现代化、负责任的创新等方面发生了变化本文重点介绍了Persistent与Amazon CodeWhisperer实验中出现的四个主题,这些主题可能会改变我们所知的软件工程

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AWS对一家大型游戏公司的大型语言模型(LLM)进行微调,以对有害言论进行分类

视频游戏行业全球用户预计超过30亿人1它由大量玩家组成,每天都在虚拟环境中相互交流不幸的是,就像现实世界一样,并非所有玩家都能适当和尊重地交流为了创建和维护一个具有社会责任感的游戏环境,AWS […]

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“Enel使用Amazon SageMaker自动化大规模电网资产管理和异常检测”

这是Mario Namtao Shianti Larcher的客座文章,他是Enel的计算机视觉负责人Enel起初是意大利的国家电力实体,如今已发展成为在32个国家拥有7400万用户的跨国公司,也是全球第一家私人网络运营商它还被认为是第一家可再生能源…

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如何利用AWS构建Light & Wonder游戏机预测性维护解决方案

本文是由Light and Wonder(L&W)的Aruna Abeyakoon和Denisse Colin共同撰写的总部位于拉斯维加斯的Light&Wonder,Inc.是一家领先的跨平台全球游戏公司,提供赌博产品和服务与AWS合作,Light&Wonder最近开发了业界首个安全解决方案Light&Wonder Connect(LnW Connect)[…]

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使用Amazon SageMaker上的OpenChatkit模型构建自定义聊天机器人应用程序

开源的大型语言模型(LLMs)变得越来越流行,使研究人员、开发人员和组织能够访问这些模型以促进创新和实验这鼓励开源社区的合作,以贡献于LLMs的发展和改进开源LLMs提供了模型架构、训练过程和训练数据的透明度,这使得研究人员能够理解[…]

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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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