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Mit Amazon FinSpace verwaltete Apache-Spark-Cluster unterstützen jetzt Apache Spark 3

Mit Amazon FinSpace verwaltete Spark-Cluster unterstützen jetzt Apache Spark 3.1.2. Apache Spark 3 verfügt über Optimierungsfunktionen für Abfragen, wie die dynamische Partitionsbereinigung zur Optimierung von Verknüpfungen wie die Verknüpfung einer großen Faktentabelle für Geschäfte mit einer kleineren Dimensionstabelle mit Ausführungszentren. Darüber hinaus enthält die Version Änderungen für eine verbesserte Kompatibilität mit dem ANSI-SQL-Standard sowie 30 neue integrierte Funktionen. FinSpace-Spark-Cluster machen es für Analysten zum Kinderspiel, Cluster zu starten, zu verbinden, ihre Größe zu ändern oder sie zu beenden. FinSpace-Spark-Cluster sind in fünf verschiedenen Größen verfügbar. Sie können also die für Ihre Workload passende Konfiguration auswählen. Die Cluster umfassen außerdem eine Bibliothek für Zeitreihenanalysen, um Zeitreihendaten zu historischen Finanzdaten auf Petabyte-Ebene vorzubereiten und zu analysieren.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Rekognition verbessert die Präzision der Content-Moderation für Videos

Content-Moderation mit Amazon Rekognition ist eine auf Deep Learning basierende Funktion, die unangemessene, unerwünschte oder anstößige Bilder und Videos erkennt und so das Auffinden und Entfernen solcher Inhalte in großem Umfang erleichtert. Amazon Rekognition bietet eine detaillierte Taxonomie mit 35 Unterkategorien und 10 verschiedenen Top-Level-Moderationskategorien. Am 11.05.2021 haben wir ein Update mit einem verbesserten Modell für die Bildmoderation eingeführt, das die Falsch-Positiv-Raten in allen Moderationskategorien, insbesondere bei „expliziter Nacktheit“, reduziert, ohne die Erkennungsraten für wirklich unsichere Inhalte zu verringern. Niedrigere Falsch-positiv-Raten bedeuten weniger gemeldete Bilder, die genauer überprüft werden müssen. Sie sorgen also für Kosteneinsparungen und für eine höhere Mitarbeitereffizienz für Moderatoren.
Quelle: aws.amazon.com