Публикации по теме 'aws'
Что такое PyTorch? Часть четвертая. Как AWS Trainium и Inferentia помогают машинному обучению
Высокопроизводительный ускоритель машинного обучения, созданный AWS
Об этой статье
В предыдущих сериях мы представили популярную платформу машинного обучения PyTorch. Часть первая: основы. Часть вторая: конкретный пример использования PyTorch. Часть третья: как компилятор машинного обучения ускоряет процесс машинного обучения Это часть 4, в которой мы познакомим вас с некоторыми аппаратными знаниями о том, как недавно выпущенный чип AWS может помочь ускорить ваш путь машинного..
Использование встроенных алгоритмов AWS SageMaker для расширенного машинного обучения
Машинное обучение с его бесчисленными приложениями и развивающимися методами стало незаменимым инструментом как для бизнеса, так и для исследователей. AWS SageMaker отличается комплексной платформой, предлагающей набор встроенных алгоритмов, адаптированных для различных вариантов использования. Эти алгоритмы упрощают обучение и развертывание моделей, гарантируя, что даже новички в этой области смогут использовать возможности машинного обучения. Давайте углубимся в нюансы этих алгоритмов и..
Как я стал AWS Certified Developer Associate-2022
С помощью этого блога я хочу поделиться своим опытом и планами, которым я следовал, чтобы стать сертифицированным разработчиком aws. Я сдал этот экзамен с 932/1000. Давайте сразу к делу.
У меня не было опыта работы с сервисами AWS, поэтому я прохожу курс Стефана Маарека Udemy , чтобы получить глубокие знания о сервисах AWS, которые будут представлены на экзамене. На просмотр всех видео у меня ушло около полутора месяцев. Если у вас уже есть некоторый опыт работы с сервисами AWS, вы..
Введение в Terraform для бессерверной инфраструктуры AWS
В этой серии блогов мы рассмотрим операционализацию модели машинного обучения с использованием бессерверной инфраструктуры AWS . Цель состоит в том, чтобы построить конвейер машинного обучения, который обучает и настраивает модель перед созданием конечной точки модели, которую можно использовать для получения прогнозов.
В рамках этой серии основное внимание уделяется максимально возможной автоматизации, чтобы уменьшить количество человеческих ошибок и предоставить эффективный способ..
Как создать говорящее приложение с помощью AWS Polly
Часть 01
Как создать «говорящее приложение» с Amazon Polly
Начиная
Часть 02 доступна здесь .
Добро пожаловать в еще одно практическое руководство по AWS. Это письменная версия следующего видео на YouTube. Я бы порекомендовал вам посмотреть видео перед чтением блога. Используйте этот блог как источник, чтобы скопировать код и попрактиковаться в создании приложения самостоятельно.
Сервисы AWS, используемые в приложении
Амазонка Полли Amazon S3 AWS IAM AWS Lambda..
Все о загрузке больших объемов данных на S3 в Node.js
Удивительно, но на веб-сайте AWS не так много документации, связанной с использованием AWS JavaScript SDK для загрузки данных в S3. В течение последней недели поиска документации, связанной с S3, мне казалось, что пользователи Node.js и JavaScript — нелюбимые дети в мире AWS 😅 Примером могут служить эти фрагменты кода для использования многокомпонентной загрузки для загрузки данных в S3.
В любом случае, я отвлекся на то, что мы нелюбимые дети в AWS.
Есть два основных способа..
Создание Course Assist, часть 8. Развертывание серверной части Course Assist в AWS
Создание Course Assist, часть 8. Развертывание серверной части Course Assist в AWS
Теперь, когда активная разработка Course Assist завершена, я начал процесс развертывания, первым шагом которого является развертывание серверной части в Amazon Web Services (AWS)😁. Серверная часть была построена на Python с использованием Django и остального фреймворка Django для API с базой данных PostgreSQL. Я начал с серверной части, чтобы запустить несколько тестов и посмотреть, как приложение..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..