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Utilice JumpStart la SageMaker IA Industry: soluciones financieras, modelos y cuadernos de ejemplo para obtener información sobre las funciones y capacidades de la SageMaker IA mediante soluciones de un solo paso seleccionadas y cuadernos de ejemplo sobre problemas de aprendizaje automático (ML) centrados en la industria. Los cuadernos también explican cómo usar el SDK de Python para la SageMaker JumpStart industria para mejorar los datos de texto de la industria y ajustar los modelos previamente entrenados.
Temas
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: cuadernos de ejemplos financieros
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: publicaciones de blog sobre finanzas
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: investigación relacionada con la financiación
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: recursos financieros adicionales
SDK de Python para Amazon SageMaker AI JumpStart Industry
SageMaker Runtime JumpStart proporciona herramientas de procesamiento para seleccionar conjuntos de datos de la industria y ajustar los modelos previamente entrenados a través de su biblioteca de clientes llamada Industry Python SDK. SageMaker JumpStart Para obtener documentación de API detallada del SDK y obtener más información sobre el procesamiento y la mejora de los conjuntos de datos de texto de la industria para mejorar el rendimiento de los state-of-the-art modelos SageMaker JumpStart, consulte la documentación de código abierto del SDK de Python para la SageMaker JumpStart industria
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: solución financiera
SageMaker JumpStart Industria de la IA: Financial ofrece las siguientes libretas de soluciones:
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Predicción de la calificación crediticia corporativa
Esta solución de SageMaker IA JumpStart Industry: Financial proporciona una plantilla para un modelo de calificación crediticia corporativa mejorado con texto. Muestra cómo combinar un modelo basado en características numéricas (en este caso, los famosos 5 ratios financieros de Altman) con textos de documentos presentados ante la SEC para mejorar la predicción de las calificaciones crediticias. Además de los 5 ratios de Altman, puede añadir más variables según sea necesario o establecer variables personalizadas. Este cuaderno de soluciones muestra cómo el SDK para Python de SageMaker JumpStart la industria ayuda a procesar la puntuación del procesamiento del lenguaje natural (NLP) de los textos presentados ante la SEC. Además, la solución demuestra cómo entrenar un modelo utilizando el conjunto de datos mejorado para crear un best-in-class modelo, implementar el modelo en un punto final de SageMaker IA para la producción y recibir predicciones mejoradas en tiempo real.
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Calificación crediticia basada en gráficos
Las calificaciones crediticias se generan tradicionalmente mediante modelos que utilizan datos de estados financieros y datos de mercado, que son exclusivamente tabulares (numéricos y categóricos). Esta solución crea una red de empresas utilizando los documentos presentados ante la SEC
nota
Los cuadernos de soluciones solo tienen fines ilustrativos. No se debe confiar en ellos como asesoramiento financiero o de inversión.
Puede encontrar estas soluciones de servicios financieros en la SageMaker JumpStart página de Studio Classic.
importante
A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección es específica del uso de la aplicación de Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulte Amazon SageMaker Studio.
nota
El JumpStart sector de la SageMaker IA: las soluciones financieras, las tarjetas modelo y los cuadernos de ejemplo solo se alojan y se pueden ejecutar a través SageMaker de Studio Classic. Inicie sesión en la consola de SageMaker IA
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: modelos financieros
SageMaker JumpStart Industria de la IA: Financial ofrece los siguientes modelos de enfoque BERT (RoBERTa) optimizados
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Incrustación de texto financiero (Ro -sec-base) BERTa
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RoBERTa-SEC-WIKI-Base
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RoBERTa-SEC-Large
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RoBERTa-SEC-WIKI-Large
RoBERTa-SEC-LargeLos modelos RoBERTa-SEC-Base y son modelos de incrustación de texto basados en el BERTa modelo Ro de GluonNLP
Para encontrar estos modelos, vaya SageMaker JumpStart al nodo Modelos de texto, seleccione Explorar todos los modelos de texto y, a continuación, filtre para ver la incrustación de texto de la tarea de aprendizaje automático. Puede acceder a los cuadernos correspondientes después de seleccionar el modelo de su elección. Los cuadernos emparejados le explicarán cómo se pueden ajustar los modelos previamente entrenados para tareas de clasificación específicas en conjuntos de datos multimodales, que se mejoran con el SDK de Python de Industry. SageMaker JumpStart
nota
Los cuadernos de modelos solo tienen fines ilustrativos. No se debe confiar en ellos como asesoramiento financiero o de inversión.
La siguiente captura de pantalla muestra las tarjetas de modelos previamente entrenadas que se proporcionan en la página de IA de Studio Classic. SageMaker JumpStart
nota
El JumpStart sector de la SageMaker IA: las soluciones financieras, las tarjetas modelo y las libretas de ejemplo solo se alojan y se pueden ejecutar en Studio Classic. SageMaker Inicie sesión en la consola de SageMaker IA
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: cuadernos de ejemplos financieros
SageMaker AI JumpStart Industry: Financial ofrece los siguientes cuadernos de ejemplo para demostrar las soluciones a los problemas de aprendizaje automático centrados en la industria:
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Construcción de TabText datos financieros: este ejemplo presenta cómo utilizar el SDK de Python SageMaker JumpStart industrial para procesar las presentaciones ante la SEC, como resúmenes de textos y textos de puntuación basados en los tipos de puntuación de la PNL y sus correspondientes listas de palabras. Para obtener una vista previa del contenido de este cuaderno, consulte Construcción sencilla de un conjunto de datos multimodal a partir de los documentos presentados ante la SEC y puntuaciones de NLP
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Aprendizaje automático multimodal basado en TabText datos: este ejemplo muestra cómo combinar diferentes tipos de conjuntos de datos en un único marco de datos denominado aprendizaje automático multimodal. TabText Para obtener una vista previa del contenido de este cuaderno, consulte Machine Learning on a TabText Dataframe: un ejemplo basado en el programa de protección de cheques de pago
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El aprendizaje automático de varias categorías en los datos presentados ante la SEC: este ejemplo muestra cómo entrenar un modelo de AutoGluon PNL a partir de conjuntos de datos multimodales (TabText) seleccionados a partir de documentos presentados ante la SEC para una tarea de clasificación multiclase. Clasificar solicitudes 10K/Q de la SEC según códigos del sector en la columna de texto de MDNA
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nota
Los cuadernos de ejemplos solo tienen fines ilustrativos. No se debe confiar en ellos como asesoramiento financiero o de inversión.
nota
El JumpStart sector de la SageMaker IA: las soluciones financieras, las tarjetas modelo y los cuadernos de ejemplo solo se alojan y se pueden ejecutar a través de Studio Classic. SageMaker Inicie sesión en la consola de SageMaker IA
Para obtener una vista previa del contenido de los cuadernos de ejemplo, consulte Tutoriales: documentación del SDK de Python sobre finanzas
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: publicaciones de blog sobre finanzas
Para obtener información detallada sobre el uso de JumpStart la industria de la SageMaker inteligencia artificial: soluciones financieras, modelos, ejemplos y el SDK, consulte las siguientes publicaciones del blog:
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: investigación relacionada con la financiación
Para obtener información sobre JumpStart la industria de la SageMaker IA: soluciones financieras, consulte los siguientes documentos:
Amazon SageMaker AI JumpStart Industry: recursos financieros adicionales
Para tutoriales y documentación adicionales, consulte los siguientes recursos:
