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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AI

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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