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使用 Amazon SageMaker 为新用户提供实时音乐推荐
前言 这是一篇由来自 iHeartRadio 的 Matt Fielder 和 Jordan Rosenblum 撰写的客座博文。用他们自己的话说，“iHeartRadio 是一个流媒体音频服务，每个月的用户达数千万，每天的注册人数累计上万。” 个性化是用户体验的重要组成部分，我们希望在用户生命周期中尽早提供有用的推荐。注sagemaker在终端节点部署Tensorflow模型并调用
sagemaker 是aws的托管机器学习的服务，具体的请看 什么是 Amazon SageMaker？ - Amazon SageMakerAmazon SageMaker 是一项完全托管的机器学习服务。借助 SageMaker，数据科学家和开发人员可以快速、轻松地构建和训练机器学习模型，然后直接将模型部署到生产就绪托管环开启深度学习平台
Amazon SageMaker是一款面向所有数据科学家和开发人员的机器学习服务，能够有效的帮助他们快速构建、训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker结合亚马逊云上的Amazon EMR大数据处理、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 数据存储等服务，让音智达能够为客户错综复杂的业务机器喵大作战
这是第❾篇神扯：扯扯机器学习。虽然，AI火了很久，但是谈起人工智能、机器学习、深度学习这些概念，吃瓜群众还是一脸懵逼。今天，我们来系统讲讲，这些概念到底有啥区别和联系。下面这张图看得比较明白，人工智能、机器学习和深度学习，其实三者是层层包含的关系。人工智能的概念，起源于1950年代，包Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流
Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流 从自动驾驶汽车到药物发现，人工智能正成为主流，并迅速渗透到每个行业。但是，开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作。该过程要求通过组合硬件，软件和复杂的工作流程来构建可伸缩的基础结构，这既耗时又容易出错。为了加速端到端的AIAmazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流
Amazon SageMaker和NVIDIA NGC加速AI和ML工作流 从自动驾驶汽车到药物发现，人工智能正成为主流，并迅速渗透到每个行业。但是，开发和部署AI应用程序是一项具有挑战性的工作。该过程要求通过组合硬件，软件和复杂的工作流程来构建可伸缩的基础结构，这既耗时又容易出错。为了加速端到云上高级应用篇：AWS云上人工智能创新实战
云计算是新的服务形式，它有万亿级别的市场空间。人工智能迎来了高速发展阶段，正在引爆智能时代。云计算与人工智能看似是两个独立的技术生态，其实有千丝万缕的关系，两者的结合将会相得益彰，释放出更多价值。那么云上人工智能有什么样的价值呢？我们将在本文进行一些介绍。 一、 云计算生产中的ML-1：Amazon Sagemaker-AWS，设置，训练和部署
作者|Roshini Johri 编译|VK 来源|Towards Data Science 将大规模的机器学习系统投入生产，建立一个漂亮的流线化功能库，这已经成为我一个新痴迷的技术点。 我最近开始了一系列关于学习和教学如何做到这一点的三部分教程，以实现不同的机器学习工作流程。本文假设了机器学习模型的基本sagemaker-tensorflow-container
https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-container SageMaker TensorFlow Containers SageMaker TensorFlow Containers is an open source library for making the TensorFlow framework run on Amazon SageMaker. This repository also contains Dockerfiles which