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机器学习与 AI
主题
- 在 Amazon DynamoDB 中聚合数据，以便在 Athena 中进行 ML 预测
- 将一个 AWS CodeCommit 存储库 AWS 账户 与另一个账户中的 Amazon A SageMaker I Studio Classic 关联起来
- 使用 Amazon Textract 自动从PDF文件中提取内容
- 在 Amazon A SageMaker I Studio Lab 中使用 Deepar 计算时间序列构建冷启动预测模型
- 使用亚马逊 A SageMaker I 和 Azure 构建MLOps工作流程 DevOps
- 为 AWS Step Functions 创建自定义 Docker 容器镜像并将其用于模型训练 SageMaker
- RAG使用 Terraform 和 Amazon Bedrock 部署用例 AWS
- 使用 Amazon 中的推理管道将预处理逻辑部署到单个终端节点的 ML 模型中 SageMaker
- 通过使用RAG和提示开发基于人工智能聊天的高级生成式助手 ReAct
- 使用 Amazon Bedrock 代理和知识库开发基于聊天的全自动助手
- 使用 Amazon Bedrock 和 Amazon Transcribe 从语音输入中记录机构知识
- 使用 Amazon Personalize 生成个性化和重新排名的推荐
- 在 Amazon 上训练和部署GPU支持自定义的机器学习模型 SageMaker
- 将自然语言翻译成查询DSL OpenSearch 和 Elasticsearch 查询
- 使用 Amazon Q Developer 作为编码助手来提高工作效率
- 使用 Processing 对 TB 级机器学习 SageMaker 数据集进行分布式特征工程
- 使用 Flask 和 Elastic Beanstalk 可视化人工智能/机器学习模型结果 AWS
- 更多模式
