SAGEMAKER Tiếng việt là gì - trong Tiếng việt Dịch

• sagemaker

Ví dụ về việc sử dụng Sagemaker trong Tiếng anh và bản dịch của chúng sang Tiếng việt

Support for AWS' Sagemaker and Microsoft Azure is in the works.
Hỗ trợ cho AWS‘ Sagemaker và Microsoft Azure đang hoạt động.

Build, train, and deploy machine learning models at any scale with Amazon SageMaker.
Xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình machine learning một cách nhanh chóng với Amazon Sagemaker.

Amazon SageMaker and Azure ML Workbench are early indicators of this trend.
Amazon SageMaker and Azure ML Workbench là những người dẫn đầu cho xu hướng này.

DigitalGlobe also uses Amazon SageMaker to handle machine learning at scale.
DigitalGlobe sử dụng Amazon SageMaker để xử lý mô hình machine learning trên diện rộng.

You can begin training your model with a single click in the Amazon SageMaker console.
Bạn có thể bắt đầu huấn luyện mô hình chỉ bằng một cú nhấp chuột duy nhất trong bảng điều khiển Amazon SageMaker.

Amazon SageMaker removes the complexity that holds back developer success with each of these steps.
Amazon SageMaker sẽ loại bỏ sự phức tạp đang kìm hãm thành công của các nhà phát triển bằng từng bước sau đây.

DigitalGlobe is all in on AWS and uses Amazon SageMaker to handle machine learning at scale.
DigitalGlobe đầu tư toàn bộ vào AWS và sử dụng Amazon SageMaker để xử lý machine learning trên quy mô lớn.

Amazon SageMaker Ground Truth helps you build highly accurate training datasets for Machine Learning quickly.
Amazon SageMaker Ground Truth giúp bạn xây dựng và quản lý bộ dữ liệu đào tạo có độ chính xác cao một cách nhanh chóng.

As your skills and ideas develop, you can build custom deep learning models in AWS using Amazon SageMaker.
Khi đã phát triển được kỹ năng và ý tưởng, bạn có thể xây dựng các mô hình deep learning tùy chỉnh trong đám mây bằng Amazon SageMaker.

Amazon's machine learning platform SageMaker now includes pre-configured environments for PyTorch 1.0.
Amazon' s machine learning platform SageMaker hiện đã bao gồm các môi trường được cấu hình sẵn cho PyTorch 1.0.

SageMaker removes the heavy lifting from each step of the machine learning process to make it easier to develop high quality models.
SageMaker loại bỏ các công việc nặng nhọc từ mỗi bước của quy trình machine learning để giúp phát triển các mô hình chất lượng cao dễ dàng hơn.

To make the training process even faster and easier, Amazon SageMaker can automatically tune your model to achieve the highest possible accuracy.
Để giúp cho quá trình huấn luyện nhanh hơn và dễ dàng hơn nữa, Amazon SageMaker có thể tự động tinh chỉnh mô hình của bạn sao cho đạt được độ chính xác cao nhất có thể.

Amazon SageMaker includes modules that can be used together or independently to build, train, and deploy your machine learning models.
Amazon SageMaker có nhiều mô- đun có thể được sử dụng cùng nhau hoặc độc lập để xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình machine learning của bạn.

You can get started on AWS with a fully-managed TensorFlow experience with Amazon SageMaker, a platform to build, train, and deploy machine learning models at scale.
Bạn có thể bắt đầu trên AWS với trải nghiệm TensorFlow được quản lý hoàn toàn với Amazon SageMaker, một nền tảng giúp xây dựng, huấn luyện và triển khai các mô hình machine learning ở quy mô lớn.

Integrated with Amazon SageMaker and many other AWS services, it allows you to get up and running with deep learning quickly and easily.
Được tích hợp với Amazon SageMaker và nhiều dịch vụ khác của AWS, nó cho phép bạn cài đặt và chạy deep learning một cách nhanh chóng và dễ dàng.

The software will be cloud-based and open source, it will also work with various common AI frameworks including Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker, and AzureML.
Phần mềm này sẽ là phần mềm nguồn mở, dựa trên nền tảng đám mây và nó cũng sẽ làm việc với các khung phần mềm AI phổ biến khác nhau, bao gồm Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker và AzureML.

Models trained in Amazon SageMaker can be sent to AWS DeepLens with just a few clicks from the AWS Management Console.
Các mô hình đã được huấn luyện trong Amazon SageMaker có thể được gửi tới AWS DeepLens chỉ sau vài lần nhấp chuột trên Bảng điều khiển quản lý AWS.

IBM's new trust and transparency capabilities on the IBM Cloud work with models built from a wide variety of machine learning frameworks and AI-build environments such as Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker, and AzureML.
Các năng lực mới về tính tin cậy và minh bạch của IBM trên nền tảng IBM Cloud hoạt động nhờ các mô hình được xây dựng từ nhiều khuôn khổ máy học và các môi trường xây dựng AI như Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker và AzureML.

Amazon SageMaker will significantly reduce the complexity of machine learning, enabling us to create a better experience for our customers, fast.”.
Amazon SageMaker sẽ giảm đáng kể sự phức tạp của machine learning, cho phép chúng tôi tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của mình một cách nhanh chóng.".

You can also download these open source containers to your local environment and use the Amazon SageMaker Python SDK to test your scripts in local mode before using Amazon SageMaker for training or hosting your model in production.
Bạn cũng có thể tải các bộ chứa nguồn mở này xuống môi trường cục bộ và sử dụng SDK Python của Amazon SageMaker để kiểm thử tập lệnh ở chế độ cục bộ trước khi sử dụng Amazon SageMaker cho việc huấn luyện hoặc lưu trữ mô hình của bạn trong khâu sản xuất.

Amazon SageMaker also includes built-in A/B testing capabilities to help you test your model and experiment with different versions to achieve the best results.
Amazon SageMaker cũng được tích hợp các năng lực kiểm thử A/ B để giúp bạn kiểm thử mô hình và thử nghiệm với nhiều phiên bản khác nhau để đạt được kết quả tốt nhất.

To help you select your algorithm, Amazon SageMaker includes the most common machine learning algorithms which have been pre-installed and optimized to deliver up to 10 times the performance you will find running these algorithms anywhere else.
Để giúp bạn chọn thuật toán, Amazon SageMaker cung cấp các thuật toán machine learning phổ biến nhất đã được cài đặt sẵn và tối ưu hóa để đem lại hiệu năng gấp 10 lần mà bạn sẽ được hưởng khi chạy các thuật toán này ở nơi khác.

Amazon SageMaker is a fully managed service that spans the entire machine learning process, including labeling and data preparation, algorithm selection, model training, adaptation and optimization for deployment, forecasting, and taking action.
Amazon SageMaker là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn, bao gồm toàn bộ quy trình Machine Learning để gắn nhãn và chuẩn bị dữ liệu, phát triển thuật toán, mô hình đào tạo, điều chỉnh và tối ưu hóa nó để triển khai, đưa ra dự đoán và hành động.

Korean Air data scientists and engineers will be using Amazon SageMaker- a fully managed AWS machine learning service- to build, train, and deploy machine learning models to improve predictive aircraft maintenance systems and automate repairs so that the airline's fleet is always ready for travel.
Các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu của Korean Air sẽ sử dụng Amazon SageMaker- một dịch vụ máy học AWS được quản lý toàn phần- để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học nhằm cải tiến các hệ thống bảo dưỡng tàu bay dự đoán và tự động hóa qui trình sửa chữa, nhờ đó đội tàu bay của hãng luôn sẵn sàng cho các chuyến bay.

Amazon SageMaker makes it easy to build ML models by providing everything you need to quickly connect to your training data and select the best algorithm and framework for your application, while managing all of the underlying.
Amazon SageMaker sẽ khiến việc xây dựng và chuẩn bị sẵn sàng các mô hình ML để huấn luyện trở nên dễ dàng bằng cách cung cấp mọi thứ bạn cần để nhanh chóng kết nối với dữ liệu huấn luyện của bạn, đồng thời chọn và tối ưu hóa thuật toán và framework tốt nhất cho ứng dụng của bạn.

And AWS built Amazon SageMaker, a fully managed machine learning service that empowers everyday developers and scientists to use machine learning- without any previous experience.
Và AWS đã xây dựng Amazon SageMaker, một dịch vụ machine learning được quản lý hoàn toàn, trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học mỗi ngày sử dụng machine learning- mà không cần bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó.

Amazon SageMaker is a fully managed service that spans the entire machine learning process, including labeling and data preparation, algorithm selection, model training, adaptation and optimization for deployment, forecasting, and taking action.
Amazon SageMaker là dịch vụ được quản lý toàn phần bao gồm toàn bộ quy trình công việc của machine learning để gắn nhãn và chuẩn bị dữ liệu, chọn thuật toán, đào tạo mô hình, điều chỉnh và tối ưu hóa dịch vụ cho việc triển khai, đưa ra dự đoán và thực hiện hành động.

Amazon SageMaker makes it easy to build ML models and get them ready for training by providing everything you need to quickly connect to your training data, and to select and optimize the best algorithm and framework for your application.
Amazon SageMaker sẽ khiến việc xây dựng và chuẩn bị sẵn sàng các mô hình machine learning để huấn luyện trở nên dễ dàng bằng cách cung cấp mọi thứ bạn cần để nhanh chóng kết nối với dữ liệu huấn luyện của bạn, đồng thời chọn và tối ưu hóa thuật toán và framework tốt nhất cho ứng dụng của bạn.

With Amazon SageMaker, the distributed training, optimized algorithms, and built-in hyperparameter features should allow my team to quickly build more accurate models on our largest data sets, reducing the considerable time it takes us to move a model to production.
Với Amazon SageMaker, quy trình đào tạo được phân bổ, các thuật toán được tối ưu hóa và tính năng tham số tiền huấn luyện được tích hợp sẽ cho phép đội ngũ của tôi nhanh chóng xây dựng nhiều mô hình chính xác hơn trên các bộ dữ liệu lớn nhất của chúng tôi, giảm đáng kể thời gian di chuyển mô hình sang khâu sản xuất.