Публикации по теме 'aws'
Бесплатное машинное обучение для персонализации с открытым исходным кодом для компаний Y Combinator
Если в вашем продукте есть поиск, фид или рекомендации, и вы хотите использовать машинное обучение для персонализации, вы можете бесплатно получить лучшие алгоритмы, размещенные ведущими компаниями, используя кредиты Y Combinator. Большинство реализаций этих алгоритмов с открытым исходным кодом находятся на https://recbole.io/ . В противном случае используйте AWS Personalize , используя кредиты YC AWS.
Если вы не являетесь компанией Y Combinator, вы можете заключить сделку с AWS,..
Самый быстрый способ создать чат-бота для неструктурированных данных | АМС Кендра
Задумывались ли вы, можно ли просто поговорить с документом Word, презентацией PowerPoint или любым текстовым файлом?? Если бы вы могли просто запросить информацию, которая вам нужна, из всех ваших документов, но точно не знаете, в каком документе есть эта информация. Продолжайте читать дальше, и все, что вы прочитали выше, станет реальностью.
Шаги:
Скопируйте все документы, которые вам нужно найти, в корзину S3. Создайте индекс AWS Kendra →..
Получение ресурсов для обучения машинному обучению
Не так давно я был аспирантом Калифорнийского университета в Беркли и проводил сотни экспериментов по обучению с подкреплением. К счастью, поскольку я был в лучшем (да, лучшем) научно-исследовательском институте CS в мире, у меня был доступ к графическим процессорам и серверам моих лабораторий. Однако теперь, когда я закончил учебу, я хотел опробовать некоторые из новых моделей (стабильная диффузия, кто-нибудь?). Настройка подходящих ресурсов для обучения… это была серьезная проблема...
Кластер H20 на AWS EC2: плюсы, минусы и с чего начать
Хотя мои последние несколько статей в блоге были больше сосредоточены на машинном обучении и глубоком обучении, я подумал, что было бы неплохо написать о DevOps в связи с машинным обучением и проектированием данных. В конце концов, без инженерии данных возможности машинного обучения ограничены. А без DevOps создание воспроизводимой и рентабельной инфраструктуры намного сложнее и требует больше времени. Инженеры DevOps создают инфраструктуру в виде кода, который можно легко, быстро и по..
Наши выводы из AWS re:Invent
Несмотря на то, что AWS re:Invent 2018 уже завершился, анонсы окажут большое влияние на то, как мы будем создавать наши продукты в ближайшие годы.
Мы используем AWS для наших бессерверных микросервисов, созданных с использованием замечательной бессерверной платформы , поэтому для нас действительно здорово видеть быстрые итерации и улучшения вспомогательных сервисов, которые мы используем ежедневно (ознакомьтесь с нашим текущим постом бессерверные ).
Вот наш список..
Краткий обзор основ машинного обучения Udacity AWS.
ВВЕДЕНИЕ. Машинное обучение — это сложная предметная область, в которой происходят быстрые и захватывающие изменения во всех отраслях.
Что такое машинное обучение? Машинное обучение (МО) — это современный метод разработки программного обеспечения и тип искусственного интеллекта (ИИ), который позволяет компьютерам решать проблемы, используя примеры реальных данных. . Это позволяет компьютерам автоматически учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования для..
Настройка интерфейса командной строки AWS и выполнение команд
В этом блоге я покажу, как настроить AWS CLI и как с его помощью выполнять команды.
Интерфейс командной строки AWS (CLI) — это унифицированный инструмент для управления вашими сервисами AWS. С помощью всего одного инструмента для загрузки и настройки вы можете управлять несколькими сервисами AWS из командной строки и автоматизировать их с помощью сценариев.
Итак, с помощью команд aws cli мы будем делать следующее:
✨ Установите AWS CLI и настройте свой профиль AWS ✨ Создайте..
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..