Łączenie Amazon Redshift i RStudio na Amazon SageMaker Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1779807Znak czasu: Grudnia 29, 2022
Nowe ulepszenia wydajności w bibliotece równoległej modelu Amazon SageMaker Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1773672Znak czasu: Grudnia 16, 2022
Zidentyfikuj kluczowe informacje z dokumentów tekstowych poprzez dostrajanie i HPO za pomocą Amazon SageMaker JumpStart Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1759655Znak czasu: Listopada 21, 2022
Segmentacja guza mózgu na dużą skalę za pomocą AWS Inferentia Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1752426Znak czasu: Listopada 9, 2022
Trenuj gigantyczne modele z niemal liniowym skalowaniem przy użyciu równoległości danych sharded w Amazon SageMaker Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1734207Znak czasu: Październik 31, 2022
Uruchamiaj i optymalizuj wielomodelowe wnioskowanie za pomocą wielomodelowych punktów końcowych Amazon SageMaker Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1723473Znak czasu: Październik 14, 2022
Rekonstrukcja obrazowania medycznego w chmurze z wykorzystaniem głębokich sieci neuronowych Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1626329Znak czasu: Sierpnia 16, 2022
MLOps na krawędzi dzięki Amazon SageMaker Edge Manager i AWS IoT Greengrass Klaster źródłowy: Uczenie maszynowe AWS Węzeł źródłowy: 1613898Znak czasu: Sierpnia 8, 2022