사이 킷 학습
Amazon SageMaker Studio에서 생산성 향상: JupyterLab Spaces 및 생성 AI 도구 소개 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1925385
타임 스탬프 : 12월 14, 2023
Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝 |에서 미리 선택된 알고리즘을 사용하여 사용자 지정 AutoML 작업 구현 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1913696
타임 스탬프 : 11월 15, 2023
Amazon SageMaker 자동 모델 튜닝을 통해 하이퍼파라미터 최적화를 위한 고급 기술을 살펴보세요 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1912088
타임 스탬프 : 11월 10, 2023
Planet 데이터와 Amazon SageMaker 지리 공간적 기능을 사용하여 작물 분할 기계 학습 모델 구축 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1896247
타임 스탬프 : 29년 2023월 XNUMX일
SageMaker Distribution은 이제 Amazon SageMaker Studio | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 2년 2023월 XNUMX일
Amazon SageMaker를 사용하여 사용자 지정 앙상블을 효율적으로 훈련, 조정 및 배포 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 20년 2023월 XNUMX일
Amazon SageMaker 지출 분석 및 사용량에 따른 비용 최적화 기회 결정, 3부: 처리 및 데이터 랭글러 작업 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1843425
타임 스탬프 : 2023 년 5 월 30 일
ML 기반 서버리스 스택을 사용하여 Amazon Kendra에서 사용자의 검색 행동에 대한 통찰력 얻기 | 아마존 웹 서비스
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타임 스탬프 : 2023 년 5 월 25 일
생성 AI를 민주화하고 ML 워크로드를 확장하기 위한 AWS의 새로운 Jupyter 기여 발표 | 아마존 웹 서비스
소스 노드 : 1834975
타임 스탬프 : 2023 년 5 월 10 일
Triton을 사용하여 Amazon SageMaker에서 ML 모델 호스팅: XGBoost, LightGBM 및 Treelite 모델
소스 노드 : 1831797
타임 스탬프 : 2023 년 5 월 2 일