Category: Amazon SageMaker

本文旨在介绍使用人工智能视觉在工业领域的一些应用场景；客户在落地工业智能视觉时面临的一些挑战；和基于亚马逊云科技IoT框架下的工业视觉解决方案的落地架构。

AWS ProServe GCR 利用机器学习进行多步时间序列预测解决方案。

在这篇文章中，我们将详细介绍我们在使用 Amazon SageMaker 创建强大的 ML 模型方面的合作，该模型仅使用下一代测序（NGS）数据就可以检测 30 种不同的白血病亚型。

在当今信息化高速发展的时代，推荐系统是一个热门的话题和技术领域，一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中，推荐系统随处可见，我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家，希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。

雇佣大量的专业人员进行信息精炼或者内容审核无疑要投入大量的资金。而自动文本摘要就显得意义非凡，通过大量数据训练的深度学习模型可以在几百毫秒内产生文本摘要，这大大地提升了摘要生成效率，节约了人力成本。

通过AI把用户留言进行了更细粒度的分析，使得客户可以更精准地对（几千倍几万倍的机器标签）用户进行分类，从而在广告投放、行为诱导、客户服务和产品升级方面有更优化的方法。

如果你喜欢哲学并且你是一个IT从业者，那么你很可能对软件哲学感兴趣，你能发现存在于软件领域的哲学之美。本文我们就从软件哲学的角度来了解一下亚马逊云科技的拳头级产品Amazon SageMaker，有两个出发点：一是SageMaker本身设计所遵循的软件哲学；二是从软件哲学的角度我们应该如何使用SageMaker提供的功能。

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今天，我们高兴地宣布，Amazon SageMaker已经在大型深度学习模型的训练方面迎来简化，帮助更多缺少丰富硬件资源的客户踏入高阶深度学习之门。

今天，我非常高兴地宣布您可以使用 Amazon Sagemaker Ground Truth 来通过内置的编辑器和一流的辅助标记功能标记 3D 点云。