AWS ML Community-showcase: editie van maart 2021

In onze Community Showcase belicht Amazon Web Services (AWS) projecten die zijn gemaakt door AWS Heroes en AWS Community Builders. 

Elke maand AWS ML-helden en AWS ML Community-bouwers breng projecten en gebruiksscenario's tot leven voor het volledige scala aan machine learning-vaardigheden, van beginner tot expert, via diepgaande tutorials, podcasts, video's en andere inhoud die laten zien hoe u AWS Machine Learning (ML)-oplossingen kunt gebruiken, zoals Amazon Sage Maker, had betrekking op AI-diensten zoals Amazon Rekognitionen AI-leermiddelen zoals AWS diepe racer.

De AWS ML-gemeenschap is een levendige groep ontwikkelaars, datawetenschappers, onderzoekers en zakelijke besluitvormers die diep duiken in kunstmatige intelligentie en ML-concepten, bijdragen met praktijkervaringen en samenwerken aan bouwprojecten.

Hier zijn een paar hoogtepunten van extern gepubliceerde handleidingen en tutorials om aan de slag te gaan, samengesteld door ons AWS ML Evangelist-team onder leiding van Julien Simon.

AWS ML Heroes en AWS ML Community Builder-projecten

De vliegdroom van mijn peuter waarmaken met AI Tech (met codevoorbeelden). In deze diepgaande tutorial laat AWS ML Hero Agustinus Nalwan je zien hoe je een objectdetectiemodel bouwt met Amazon SageMaker JumpStart (een reeks oplossingen voor de meest voorkomende gebruiksscenario's die eenvoudig met slechts een paar klikken kunnen worden geïmplementeerd), Torch2trt (een tool om PyTorch-modellen automatisch naar TensorRT te converteren) en NVIDIA Jetson AGX Xavier.

Aangepaste Amazon Rekognition-labels gebruiken om AWS DeepRacer-prestaties in de echte wereld te analyseren via video (met codevoorbeelden). In deze diepgaande tutorial, AWS ML Community Builder Pui Kwan Ho laat zien hoe u het pad en de snelheid van een AWS DeepRacer-apparaat kunt analyseren met behulp van vooraf getrainde computervisie Aangepaste labels voor Amazon-herkenning.

AWS Panorama Appliance Developers Kit: een unboxing en walkthrough (met codevoorbeelden). In deze video laat AWS ML Hero Mike Chambers zien hoe je aan de slag kunt gaan AWS-panorama, een ML-apparaat en software-ontwikkelingskit (SDK) waarmee ontwikkelaars computervisie kunnen inbrengen en lokaal voorspellingen kunnen doen met hoge nauwkeurigheid en lage latentie.

Lokale voedselverwerking verbeteren met Amazon Lookout for Vision (met codevoorbeelden). In deze diepgaande tutorial, AWS ML-held Olalekan Elesin laat zien hoe AI kan worden gebruikt om de kwaliteit van het sorteren van voedsel (met behulp van cassavevlokken) kosteneffectief en zonder AI-kennis te verbeteren.

Conclusie

Of je nu net begint met ML, al een expert bent of iets daartussenin, er valt altijd wel iets te leren. Kies uit door de community gemaakte en op ML gerichte blogs, video's, eLearning-handleidingen en nog veel meer van de AWS ML-gemeenschap.

Bent u geïnteresseerd om een ​​bijdrage te leveren aan de gemeenschap? Solliciteer op de AWS-gemeenschapsbouwers programma vandaag!

De inhoud en meningen in de voorgaande gelinkte berichten zijn die van de externe auteurs en AWS is niet verantwoordelijk voor de inhoud of nauwkeurigheid van die berichten.

Over de auteur

Cameron Perón is Senior Marketing Manager voor AWS Amazon Rekognition en de AWS AI/ML-gemeenschap. Hij evangeliseert hoe AI/ML-innovatie complexe uitdagingen oplost waarmee zowel de gemeenschap, het bedrijfsleven als startups worden geconfronteerd. Buiten kantoor houdt hij ervan om actief te blijven met de kettlebell-sport, tijd door te brengen met zijn familie en vrienden, en is hij een fervent fan van basketbal uit de Euroleague.

Bron: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-ml-community-showcase-march-2021-edition/