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Amazon EMR Studio unterstützt jetzt mehrsprachige Jupyter-basierte Notebooks für Spark-Workloads

EMR Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die es Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren leicht macht, Big-Data- und Analyseanwendungen zu entwickeln, zu visualisieren und zu debuggen, die in R, Python, Scala und PySpark geschrieben wurden. Heute freuen wir uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Sie ab EMR 6.4.0 und höher Python, Scala, SparkSQL und R innerhalb desselben Jupyter-Notebooks in EMR Studio verwenden können, was die Flexibilität bietet, verschiedene Programmiersprachen für Spark-Workloads zu verwenden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon ECR bietet die Möglichkeit, einzelne Repositorys in andere Regionen und Konten zu replizieren

Heute hat Amazon Elastic Container Registry (ECR) die Möglichkeit eingeführt, bestimmte Repositorys in Konten oder Regionen zu replizieren und zu sehen, wann Images über die ECR-API repliziert wurden. Dies gibt Ihnen eine detaillierte Kontrolle zum Replizieren von Images in gewünschten Repositorys, anstatt alle Images in einer Registrierung zu replizieren und die Möglichkeit, Aktionen über die neue DescribeImageReplicationStatus-API zu automatisieren, wenn Images repliziert werden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon SageMaker Autopilot erzeugt nun zusätzliche Metriken für Klassifizierungsprobleme

Amazon SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten Modelle für Machine Learning basierend auf Ihren Daten und ermöglicht Ihnen gleichzeitig die vollständige Kontrolle und Sichtbarkeit. Ab heute generiert der SageMaker Autopilot neben der objektiven Metrik zusätzliche Metriken für alle Modellkandidaten. Bei binären Klassifizierungsproblemen generiert Autopilot jetzt für alle Modellkandidaten F1-Score (harmonisches Mittel aus Präzision und Wiedererkennung), Genauigkeit und AUC (area under the curve, Fläche unter der Kurve). Bei der Mehrklassen-Klassifizierung generiert Autopilot jetzt sowohl F1-Makro als auch Genauigkeit für alle Modellkandidaten. Wie bereits erwähnt, können Sie jede dieser Metriken als objektive Metrik auswählen, die von Ihrem Autopilot-Experiment optimiert werden soll. Durch die Anzeige zusätzlicher Metriken neben der objektiven Metrik können Sie nun mehrere Kandidaten schnell bewerten und vergleichen, um ein Modell zu erstellen, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Comprehend gibt Verbesserungen in der Modellverwaltung und -bewertung bekannt

Amazon Comprehend hat eine Reihe von Funktionen für Comprehend Custom eingeführt, die kontinuierliche Modellverbesserungen ermöglichen, indem sie Entwicklern die Möglichkeit geben, neue Modellversionen zu erstellen, kontinuierlich mit bestimmten Testsätzen zu testen und neue Modelle auf bestehende Endpunkte zu migrieren. Mithilfe von AutoML können Sie Amazon Comprehend so anpassen, dass es Entitäten identifiziert, die spezifisch für Ihre Domäne sind. Mit der benutzerdefinierten Klassifizierung können Sie auf einfache Weise benutzerdefinierte Textklassifizierungsmodelle mit Ihren geschäftsspezifischen Bezeichnungen erstellen. Benutzerdefinierte Modelle können anschließend für die Inferenz von Textdokumenten verwendet werden, sowohl in Echtzeit als auch im Stapelverarbeitungsmodus. Die Erstellung eines benutzerdefinierten Modells ist einfach und erfordert keine Erfahrung mit Machine Learning. Nachstehend finden Sie eine detaillierte Beschreibung dieser Funktionen:
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Site-to-Site VPN veröffentlicht aktualisiertes Dienstprogramm zur Download-Konfiguration

Heute veröffentlichte AWS Site-to-Site VPN ein aktualisiertes Dienstprogramm zur Download-Konfiguration. Mit diesem Update können Site-to-Site-VPN-Kunden Konfigurationsvorlagen für kompatible Customer Gateway (CGW)-Geräte generieren, was die Erstellung von VPN-Verbindungen zu AWS erleichtert. Dieses Update fügt Unterstützung für IKEv2-Parameter (Internet Key Exchange Version 2) für viele gängige CGW-Geräte hinzu.
Quelle: aws.amazon.com