Category: HAQM Machine Learning

von Steven Miller, Alec Jenab und Robert Clendenning, übersetzt durch Dirk Stahlecker Dieser Blogbeitrag beschreibt wie sich das Long Short Term Memory (LSTM) Machine Learning Modell verwenden lässt, um Ausfälle und Rückrufe von Automobilteilen vorherzusagen. Im Besonderen zeigen wir, wie durch die Vorhersagen eines LSTM-Modells Frühindikatoren entwickelt werden können, die im Allgemeinen zu besseren Ergebnissen […]

von Antje Barth, übersetzt von Tobias Nitzsche. Im April hat Swami Sivasubramanian, unser Vizepräsident für Daten und maschinelles Lernen, in seinem Post zu neuen Werkzeugen, welche für die Erstellung generativer Künstlicher Intelligenz auf AWS genutzt werden können, HAQM Bedrock und unsere HAQM Titan Modelle angekündigt. HAQM Bedrock ist derzeit als Vorschau verfügbar. HAQM Bedrock ist […]

von Swami Sivasubramanian, übersetzt von Tobias Nitzsche Die Grundlagen für einen Paradigmenwechsel im Maschinenlernen (ML) existieren seit Jahrzehnten, doch erst mit der heutigen Verfügbarkeit skalierbaren Rechenkapazität, einer anhaltenden Datenexplosion und der rasanten Fortschritte im Bereich ML beginnen Kund:innen verschiedener Branchen, ihre Geschäfte zu transformieren. Neulich erst haben generative KI-Anwendungen wie ChatGPT weitreichend Aufmerksamkeit und Vorstellungskraft […]