Система TorchServe більше не підтримується, що призводить до виникнення вразливостей у безпеці при виконанні моделями передбачень. Контейнери для машинного навчання від AWS пропонують попередньо налаштовані та оптимізовані образи для зручного розгортання моделей.
Компанія Heurist використовує технологію Amazon Bedrock AgentCore для створення фінансової аналітичної інформації на основі штучного інтелекту, призначеної для індивідуальних інвесторів. Heurist Finance пропонує робочі процеси, що відповідають стандартам інституційних організацій, у форматі чат-інтерфейсу, використовуючи AgentCore для забезпечення доступу до преміальних даних.
Автоматизація налаштування індивідуальних прав доступу в середовищах Amazon Quick є критично важливою для забезпечення принципу найменших привілеїв. Описано чотири архітектурні підходи для автоматизації налаштування індивідуальних прав доступу на ключових етапах життєвого циклу користувача.
NVIDIA AI для медіа покращує процеси трансляції та виробництва завдяки інтелекту в режимі реального часу на виставці IBC 2026. Компанії Dalet, TwelveLabs і Wowza інтегрували детектор синтетичного відео від NVIDIA для перевірки контенту та забезпечення відповідності нормам у медійній та розважальній індустріях.
Автоматизація реєстрації моделей між MLflow та реєстром моделей SageMaker AI спрощує управління та контроль для науковців з машинного навчання та відповідальних за управління. Покращена синхронізація тепер включає показники навчання, результати оцінювання, інформацію про походження та етапи життєвого циклу, що полегшує процес перенесення моделей з тестової фази в робочу без проблем.
Вибір правильної віртуальної машини з графічним процесором (GPU) має вирішальне значення для масштабованого розгортання генеративного штучного інтелекту. Тестування показує, як нові інстанси серії G7 забезпечують покращення продуктивності, затримки та вартості обробки одного токена для корпоративних завдань кодування та аналізу.
Amazon SageMaker Feature Store представляє API `UpdateRecord`, який дозволяє здійснювати зміни на рівні окремих ознак, що підвищує ефективність навчання моделей машинного навчання. Це усуває необхідність записувати повні записи, зменшуючи затримки та витрати, пов'язані з непотрібним обсягом операцій читання.
Компанії DiDi та AWS співпрацюють для розробки прозорої системи контролю якості обслуговування в контакт-центрі на платформі Amazon Bedrock, що покращує точність і ефективність взаємодії з клієнтами, які говорять іспанською та португальською мовами. Відділ CX компанії DiDi вирішує проблеми, пов'язані з непрозорими сторонніми рішеннями, за допомогою механізмів перевірки намірів, оцінки відповідн...
Система Pathway з її архітектурою BDH, натхненною роботою мозку, пропонує новий підхід до штучного інтелекту, уникаючи традиційної послідовної генерації токенів. Amazon SageMaker HyperPod допомагає масштабувати навчання для таких моделей, як BDH, вирішуючи обмеження архітектури трансформерів.
Навчання квадратичної регресійної моделі можна здійснювати за допомогою стохастичного градієнтного спуску, лівого псевдооберненого матриці або псевдооберненої матриці Мур-Пенроза. Реалізація псевдооберненої матриці Мур-Пенроза з використанням регуляризації L2 покращила точність моделі в демонстраційному прикладі з невеликим набором даних.
Розгорніть багатомодального помічника для замовлень у WhatsApp, використовуючи Amazon Bedrock AgentCore та Amazon Nova 2. Клієнти можуть надсилати текстові повідомлення, голосові нотатки або здійснювати дзвінки, і всі ці способи взаємодії об'єднуються в єдину систему з використанням одного серверу. Рішення використовує платформу Meta WhatsApp Business та AWS CDK для простого розгортання та масш...
Amazon Bedrock, що працює на базі Amazon Textract, спрощує аналіз рахунків за комунальні послуги, дозволяючи організаціям ефективно витягувати та аналізувати дані. Завдяки поєднанню вилучення структурованої та неструктурованої інформації з можливостями генеративного штучного інтелекту, команди служби підтримки клієнтів можуть надавати швидші та точніші відповіді на запити клієнтів.
Реалізуйте алгоритм AdaBoost. Використовуйте регресію R2 з використанням дерев, що ростуть випадковим чином (Extra Trees), для отримання кращих результатів порівняно зі стандартними децизійними деревами в задачах машинного навчання, пов'язаних із регресією. Дерева, що ростуть випадковим чином, є менш потужними, але швидшими, і мають вбудовану регуляризацію, що покращує результати регресії AdaBo...
Компанія NVIDIA придбала компанію Hugging Face за 12,9 мільярдів доларів США, щоб розширити доступ до технологій штучного інтелекту у всьому світі. Hugging Face залишається відкритою для розробників і підтримує розгортання в мультихмарному середовищі.
Автоматизація на основі агентів, як-от Amazon Quick Automate, трансформує корпоративні процеси, дозволяючи адаптивним AI-агентам ефективно співпрацювати. Для створення надійних та контрольованих автоматизованих систем необхідне чітке розуміння процесів, обдуманий підхід до розробки та людський контроль для успішного впровадження.