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# IA et apprentissage automatique
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**Topics**
+ [Associer un AWS CodeCommit référentiel dans un compte Compte AWS à Amazon SageMaker AI Studio Classic dans un autre compte](associate-an-aws-codecommit-repository-in-one-aws-account-with-sagemaker-studio-in-another-account.md)
+ [Extrayez automatiquement le contenu de fichiers PDF à l'aide d'Amazon Textract](automatically-extract-content-from-pdf-files-using-amazon-textract.md)
+ [Créez un modèle de prévision de démarrage à froid en utilisant DeePar pour les séries chronologiques dans Amazon SageMaker AI Studio Lab](build-a-cold-start-forecasting-model-by-using-deepar.md)
+ [Créez un MLOps flux de travail à l'aide d'Amazon SageMaker AI et d'Azure DevOps](build-an-mlops-workflow-by-using-amazon-sagemaker-and-azure-devops.md)
+ [Configurez la journalisation des appels de modèles dans Amazon Bedrock en utilisant AWS CloudFormation](configure-bedrock-invocation-logging-cloudformation.md)
+ [Créez une image de conteneur Docker personnalisée SageMaker et utilisez-la pour la formation des modèles dans AWS Step Functions](create-a-custom-docker-container-image-for-sagemaker-and-use-it-for-model-training-in-aws-step-functions.md)
+ [Utilisez les agents Amazon Bedrock pour automatiser la création de contrôles d'accès dans Amazon EKS via des instructions textuelles](using-amazon-bedrock-agents-to-automate-creation-of-access-entry-controls-in-amazon-eks.md)
+ [Déployez un cas d'utilisation de RAG AWS en utilisant Terraform et Amazon Bedrock](deploy-rag-use-case-on-aws.md)
+ [Déployez une logique de prétraitement dans un modèle de machine learning sur un seul point de terminaison à l'aide d'un pipeline d'inférence sur Amazon SageMaker](deploy-preprocessing-logic-into-an-ml-model-in-a-single-endpoint-using-an-inference-pipeline-in-amazon-sagemaker.md)
+ [Déployez la validation de la sécurité du codage en temps réel à l'aide d'un serveur MCP avec Kiro et d'autres assistants de codage](deploy-real-time-coding-security-validation-by-using-an-mcp-server-with-kiro-and-other-coding-assistants.md)
+ [Développez des assistants avancés basés sur l'IA générative basés sur le chat en utilisant RAG et des instructions ReAct](develop-advanced-generative-ai-chat-based-assistants-by-using-rag-and-react-prompting.md)
+ [Développez un assistant entièrement automatisé basé sur le chat en utilisant les agents et les bases de connaissances Amazon Bedrock](develop-a-fully-automated-chat-based-assistant-by-using-amazon-bedrock-agents-and-knowledge-bases.md)
+ [Documentez les connaissances institutionnelles à partir de saisies vocales à l'aide d'Amazon Bedrock et Amazon Transcribe](document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.md)
+ [Générez des recommandations personnalisées et reclassées à l'aide d'Amazon Personalize](generate-personalized-and-re-ranked-recommendations-using-amazon-personalize.md)
+ [Rationalisez les flux de travail d'apprentissage automatique, du développement local aux expériences évolutives en utilisant l' SageMaker IA et Hydra](streamline-machine-learning-workflows-by-using-amazon-sagemaker.md)
+ [Translate le langage naturel en requêtes DSL pour OpenSearch et requêtes Elasticsearch](translate-natural-language-query-dsl-opensearch-elasticsearch.md)
+ [Utilisez Amazon Q Developer comme assistant de codage pour augmenter votre productivité](use-q-developer-as-coding-assistant-to-increase-productivity.md)
+ [Utiliser SageMaker le traitement pour l'ingénierie des fonctionnalités distribuées d'ensembles de données ML à l'échelle du téraoctet](use-sagemaker-processing-for-distributed-feature-engineering-of-terabyte-scale-ml-datasets.md)
+ [Visualisez les résultats AI/ML du modèle à l'aide de Flask et AWS Elastic Beanstalk](visualize-ai-ml-model-results-using-flask-and-aws-elastic-beanstalk.md)
+ [Plus de modèles](machinelearning-more-patterns-pattern-list.md)