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Amazon SageMaker Studio Notebooks unterstützen jetzt benutzerdefinierte Images

Amazon SageMaker Studio ist die erste integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für Machine Learning (ML). Mit einem einzigen Mausklick können Daten-Wissenschaftler und Entwickler SageMaker Studio Notebooks schnell in Betrieb nehmen, um Datasets zu untersuchen und Modelle zu erstellen. Ab heute können Sie SageMaker Studio Notebooks mit Ihren eigenen Images starten.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Textract gibt Verbesserungen bekannt, um die durchschnittlichen API-Verarbeitungszeiten um bis zu 20 % zu reduzieren

Amazon Textract ist ein Machine Learning Service, der es Ihnen ermöglicht, Text und Daten automatisch zu extrahieren, auch aus Tabellen und Formularen in gescannten Dokumenten und Bildern. Als verwalteter Service liefert Textract im Laufe der Zeit kontinuierliche Verbesserungen. Wir freuen uns, heute bekannt geben zu können, dass wir Verbesserungen an den zugrunde liegenden Machine Learning-Modellen vorgenommen haben, die zu einer Verringerung der durchschnittlichen Latenzzeit beim Aufruf sowohl der synchronen als auch der asynchronen APIs um 20 % geführt haben. Diese Verbesserungen gelten für die DetectDocumentText-API und AnalyzeDocument-APIs. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Rekognition Custom Labels erleichtert das Importieren, Suchen und Filtern von Dataset-Bezeichnungslisten

Amazon Rekognition Custom Labels ist eine Funktion für automatisiertes Machine Learning (AutoML), die es Kunden ermöglicht, mit einer einfachen Inferenz-API Objekte und Szenen in Bildern zu finden, die einzigartig für ihre Geschäftsanforderungen sind. Kunden können ein benutzerdefiniertes ML-Modell einfach durch Hochladen von bezeichneten Bildern erstellen. Es sind keine ML-Kenntnisse erforderlich.  
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Elemental MediaPackage erweitert die Fähigkeiten zur Überwachungs- und Bereitstellungsautomatisierung

AWS Elemental MediaPackage bietet Ihnen jetzt die Möglichkeit, sowohl Live-Eingangs- als auch Ausgangsprotokolle als CloudWatch Logs zu veröffentlichen. Diese Funktion ermöglicht Ihnen die einfache Erstellung benutzerdefinierter Überwachungs-Dashboards mit CloudWatch Logs Insights oder Datenverarbeitungs- und Überwachungs-Tools von Drittanbietern. Die Analyse dieser Protokolle und ihre Korrelation mit Encoder- oder Content Distribution Network (CDN)-Protokollen kann helfen, Probleme wie langsame Ingest-Uploads auf der Encoder-Seite oder sinkende Cache-Trefferraten auf der CDN-Seite zu identifizieren. Anweisungen zur Konfiguration der Zugriffsprotokollierung finden Sie auf der Dokumentationsseite und in der entsprechenden API-Dokumentation.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon ElastiCache for Redis Global Datastore ist jetzt in 6 weiteren Regionen verfügbar

Amazon ElastiCache for Redis Global Datastore, das eine vollständig verwaltete, schnelle, zuverlässige und sichere regionenübergreifende Replikation bietet, ist nun in weiteren 6 Regionen verfügbar. Mit der erweiterten regionalen Unterstützung ist der Global Datastore nun in den Regionen Asien-Pazifik (Mumbai), Südamerika (Sao Paulo), EU (Paris), Kanada Mitte (Montreal) und AWS GovCloud (USA) verfügbar.  
Quelle: aws.amazon.com