AWS IoT Greengrass - ข้อมูลอัจฉริยะของ Plato

สร้างไปป์ไลน์ MLOps แบบ end-to-end สำหรับการตรวจสอบคุณภาพภาพที่ขอบ – ตอนที่ 1 | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

สร้างไปป์ไลน์ MLOps แบบ end-to-end สำหรับการตรวจสอบคุณภาพภาพที่ขอบ – ตอนที่ 1 | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

คลัสเตอร์ต้นทาง:

AWS Machine Learning AWS

โหนดต้นทาง: 1897422

ประทับเวลา: ตุลาคม 2, 2023

สร้างไปป์ไลน์ MLOps แบบ end-to-end สำหรับการตรวจสอบคุณภาพภาพที่ขอบ – ตอนที่ 3 | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

สร้างไปป์ไลน์ MLOps แบบ end-to-end สำหรับการตรวจสอบคุณภาพภาพที่ขอบ – ตอนที่ 3 | อเมซอนเว็บเซอร์วิส

คลัสเตอร์ต้นทาง:

AWS Machine Learning AWS

โหนดต้นทาง: 1897792

ประทับเวลา: ตุลาคม 2, 2023

HAYAT HOLDING ใช้ Amazon SageMaker เพื่อเพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ประหยัดได้ $300,000 ต่อปี

HAYAT HOLDING ใช้ Amazon SageMaker เพื่อเพิ่มคุณภาพของผลิตภัณฑ์และเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต ประหยัดได้ $300,000 ต่อปี

คลัสเตอร์ต้นทาง:

AWS Machine Learning AWS

โหนดต้นทาง: 1819917

ประทับเวลา: Mar 29, 2023

MLOps ที่ Edge ด้วย Amazon SageMaker Edge Manager และ AWS IoT Greengrass AWS IoT Greengrass PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

MLO ที่ขอบด้วย Amazon SageMaker Edge Manager และ AWS IoT Greengrass

คลัสเตอร์ต้นทาง:

AWS Machine Learning AWS

โหนดต้นทาง: 1613898

ประทับเวลา: สิงหาคม 8, 2022

ระบุตำแหน่งของความผิดปกติโดยใช้ Amazon Lookout for Vision ที่ Edge โดยไม่ต้องใช้ GPU AWS IoT Greengrass PlatoBlockchain Data Intelligence ค้นหาแนวตั้ง AI.

ระบุตำแหน่งของความผิดปกติโดยใช้ Amazon Lookout for Vision ที่ Edge โดยไม่ต้องใช้ GPU

คลัสเตอร์ต้นทาง:

AWS Machine Learning AWS

โหนดต้นทาง: 1599440

ประทับเวลา: กรกฎาคม 29, 2022