发布于: Jul 12, 2018
Amazon SageMaker 现已支持使用 K-近邻算法 (kNN) 和目标检测算法来处理机器学习中的更多识别、分类和回归用例。此次增加将 SageMaker 内置算法列表中的算法数目扩展到 15 个。
kNN 算法可用于处理分类和回归问题。例如，未标记图像的分类可以通过分配给这些图像的最近邻居的标签来确定。这对于推荐系统、异常检测以及图像/文本分类很有用。对于回归问题，可以使用 kNN 根据某个数字邻居标签的函数（通常设置为平均值或中值）来预测该数字。
目标检测是指对图像中的目标进行识别和分类的过程。利用 Amazon SageMaker 中的新目标检测算法，您可以更轻松地构建和训练模型，以便在推理过程中检测图像中的多个目标。系统会在已识别出的目标周围放置边框，然后对这些目标进行分类。
以下 AWS 区域现已支持使用 Amazon SageMaker 中的 kNN 算法和目标检测算法：美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）、欧洲（爱尔兰）、欧洲（法兰克福）、亚太地区（东京）、亚太地区（首尔）和亚太地区（悉尼）。