Публикации по теме 'sagemaker'
3 основные причины, по которым вам не нужен Amazon SageMaker
SageMaker — это служба машинного обучения общего назначения, которая помогает развертывать, выполнять и отслеживать распространенные задачи машинного обучения для различных языков обработки данных, сред и оборудования. Он включает в себя базовую инфраструктуру, необходимую для запуска любой модели машинного обучения в масштабе, что означает, что это не только готовый к машинному обучению код, но и настройки среды для управления жизненными циклами обучения и развертывания моделей в..
Ускорьте задания по обучению объятиям лица на AWS до 50 % с помощью компилятора SageMaker Training Compiler
Обзор и руководство по началу работы с обучающим компилятором SageMaker.
Введение
Глубокие нейронные сети неуклонно становятся больше с каждым годом, поскольку аппаратные и алгоритмические достижения позволили создавать нейронные сети, состоящие из сотен миллиардов параметров. В частности, в моделях-трансформерах, часто используемых для задач обработки естественного языка (NLP), в последние годы резко возросло количество используемых параметров. Например, большое двунаправленное..
AutoML и не только с SageMaker JumpStart
Начните обучение Amazon SageMaker
Amazon SageMaker — это самая разнообразная и зрелая платформа машинного обучения, доступная в настоящее время. От предоставления интегрированной среды разработки, ориентированной на науку о данных, до множества вариантов логического вывода — существует бесконечный список ресурсов. Это может затруднить поиск того, с чего начать в первую очередь с этой услугой.
SageMaker JumpStart помогает решить эту проблему, а также предоставляет гибкое решение..
От нуля до героя : AWS deepracer ML/RL
AWS DeepRacer: самый быстрый способ начать работу с машинным обучением
DeepRacer — это проект, созданный Amazon Web Services (AWS), целью которого является обучение людей обучению с подкреплением (RL) и машинному обучению (ML) с помощью веселого и увлекательного занятия: гонок на автономных автомобилях в моделируемой среде. Проект представляет собой полностью автономный гоночный автомобиль в масштабе 1/18, оснащенный датчиками и камерами, которые можно запрограммировать для навигации по..
AWS re:Invent 2021 — обзор новых возможностей машинного обучения AWS
Конференция re:Invent 2021 в Лас-Вегасе в самом разгаре, поэтому я воспользовался возможностью, чтобы быстро рассказать о том, что было нового и заслуживающего внимания в этом году в области машинного обучения.
В прошлом году экосистема Sagemaker , флагманский продукт машинного обучения AWS, была значительно обновлена за счет развертывания нескольких новых сервисов, включая Data Wrangler, Feature Store и Pipelines. В этом году я бы сказал, что анонсы были более поэтапными,..
Внедрение экономичного бессерверного обслуживания машинного обучения на собственном AWS
Совсем недавно я завершил один из моих новых проектов AI-ML для клиента. В отличие от других клиентов, где я использовал Sagemaker и инструменты, которые поставляются с ним, для создания комплексных операций машинного обучения, этот клиент поставил передо мной задачу. Задача для меня заключалась в том, чтобы придумать дизайн и решение, которое включает в себя следующее:
Заказчик хотел развернуть более 85 моделей в течение 6 месяцев. Изначально мне нужно было развернуть 20 моделей...
Знакомьтесь с говорящим — Свагата Ашвани
Свагата Ашвани — старший специалист по данным в Boomi. Она ведет практический семинар на виртуальном саммите WITS Fall 2022 по развертыванию пользовательских моделей машинного обучения в AWS Sagemaker.
Почему для вас важно выступать в WITS? — Технологии всегда очаровывали меня с самого раннего возраста. В то время, когда женщины редко занимали технические должности, моя мать, будучи техническим руководителем глобальной компании, подала мне пример того, как важно стать независимой..
