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Accelerare il tempo per ottenere informazioni con le collezioni di serie temporali di MongoDB e Amazon SageMaker Canvas

Questo è un guest post scritto in collaborazione con Babu Srinivasan di MongoDB. Con l'evoluzione delle industrie nel...

Crea riepiloghi delle registrazioni utilizzando l’IA generativa con Amazon Bedrock e Amazon Transcribe

Le note di riunione sono una parte cruciale della collaborazione, ma spesso vengono trascurate. Tra guidare discussio...

Vodafone avanza le sue competenze di machine learning con AWS DeepRacer e Accenture

Vodafone sta passando da un'azienda di telecomunicazioni (telco) a un'azienda tecnologica (TechCo) entro il 2025, con...

Austerity incontra Precisione Addestramento a basso costo dei modelli GPT NeoX e Pythia con AWS Trainium

Gli ampi modelli di linguaggio (o LLM) sono diventati argomento di conversazione quotidiana. La loro rapida adozione ...

Aumentare la produttività dello sviluppatore come Deloitte utilizza Amazon SageMaker Canvas per il machine learning senza codice/ con basso codice

La capacità di costruire e implementare rapidamente modelli di apprendimento automatico (ML) sta diventando sempre pi...

Valutare i grandi modelli di linguaggio per qualità e responsabilità

I rischi associati all'IA generativa sono stati ampiamente pubblicizzati. La tossicità, il pregiudizio, la fuga di PI...

Costruisci e valuta modelli di apprendimento automatico con configurazioni avanzate utilizzando la bacheca dei modelli SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas è uno spazio di lavoro senza codice che consente agli analisti e ai data scientist cittadini ...

Minimizza la latenza di inferenza in tempo reale utilizzando le strategie di routing di Amazon SageMaker

Amazon SageMaker semplifica la distribuzione dei modelli di machine learning (ML) per l'inferenza in tempo reale e of...

Nuovo – Editor di codice, basato su Code-OSS VS Code Open Source ora disponibile in Amazon SageMaker Studio.

Oggi siamo entusiasti di annunciare il supporto per il Code Editor, una nuova opzione di ambiente di sviluppo integra...

Accelerare la preparazione dei dati per ML in Amazon SageMaker Canvas

La preparazione dei dati è un passaggio fondamentale in qualsiasi flusso di lavoro di machine learning (ML), ma spess...

Come SnapLogic ha costruito un’applicazione di testo-per-pipeline con Amazon Bedrock per tradurre l’intento aziendale in azione

Questo post è stato scritto in collaborazione con Greg Benson, Chief Scientist; Aaron Kesler, Sr. Product Manager; e ...

Geospatial generative AI con Amazon Bedrock e Amazon Location Service

Oggi, i flussi di lavoro geospaziali di solito consistono nel caricare i dati, trasformarli e poi produrre conoscenze...

Come la ricerca di Amazon M5 ha permesso di risparmiare il 30% dei costi per la formazione LLM utilizzando AWS Trainium.

Da decenni, Amazon ha introdotto e innovato nell'apprendimento automatico (ML), offrendo esperienze entusiasmanti ai ...

La nuova funzione Layout di Amazon Textract introduce efficienze nelle attività di elaborazione di documenti di intelligenza artificiale di scopo generale e generativa

Amazon Textract è un servizio di apprendimento automatico (ML) che estrae automaticamente il testo, la grafia e i dat...

Incorporamento del testo e recupero di similarità delle frasi su larga scala con Amazon SageMaker JumpStart

In questo post, dimostriamo come utilizzare l'SDK di Python di SageMaker per l'embedding del testo e la similarità de...