Publicado: Nov 6, 2018
A solução de Machine Learning para telecomunicações oferece uma estrutura para um processo completo de Machine Learning (ML), incluindo exploração de dados ad-hoc, processamento de dados, engenharia de recursos, e treinamento e avaliação de modelos. A solução inclui um conjunto de dados sintético de IP Data Record (IPDR – registro de dados de IP) para demonstrar como usar algoritmos de ML a fim de testar e treinar modelos para análise preditiva em telecomunicações. Os clientes podem usar os blocos de anotações incluídos como ponto de partida para desenvolver seus próprios modelos de ML personalizados e adaptar os blocos de notas do Jupyter para seu próprio caso de uso.
A solução implanta uma arquitetura de ML escalável e personalizável que usa o Amazon SageMaker, um serviço de ML gerenciado, e o bloco de notas Jupyter, um aplicativo web de código aberto para criação e compartilhamento de código, equações, visualizações e texto narrativo em tempo real. Para saber mais sobre a solução de Machine Learning para telecomunicações, consulte a página da solução.
Temos outras ofertas de soluções disponíveis na página de respostas da AWS. Lá, os clientes podem procurar perguntas comuns por categoria para encontrar respostas na forma de informes resumidos sobre as soluções ou soluções abrangentes, que são implementações de referência verificadas pela AWS, automatizadas e prontas para uso, e que abordam necessidades empresariais específicas.