كتالوج Amazon SageMaker
اكتشاف البيانات والذكاء الاصطناعي وإدارتها والتعاون فيها بأمان
نظرة عامة
يعمل الجيل الجديد من Amazon SageMaker على تسهيل اكتشاف البيانات وإدارتها والتعاون عليها، سواء كانت منظمة أو غير منظمة، بما يشمل النماذج ولوحات معلومات الأعمال والتطبيقات. باستخدام كتالوج Amazon SageMaker، يمكنك للمستخدمين اكتشاف البيانات والنماذج المعتمدة والوصول إليها بأمان باستخدام البحث الدلالي مع البيانات الوصفية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي المولّد، أو يمكنك فقط أن تطلب من Amazon Q Developer بلغة طبيعية العثور على بياناتك. يمكن للمستخدمين تحديد سياسات الوصول وفرضها باستمرار باستخدام نموذج إذن واحد مع عناصر تحكم وصول دقيقة مركزيًا في استوديو Amazon SageMaker الموحد. يمكنك مشاركة البيانات وأصول الذكاء الاصطناعي والتعاون فيها بسلاسة من خلال عمليات النشر والاشتراك السهلة. يمكنك بناء الثقة في جميع أنحاء مؤسستك من خلال مراقبة جودة البيانات وتصنيف البيانات وتتبعية البيانات وتعلم الآلة (ML).
شاهد كتالوج Amazon SageMaker أثناء العمل
الفوائد
تسريع اكتشاف البيانات والذكاء الاصطناعي والتعاون
إنشاء الثقة وتعزيز الشفافية
تأمين وحماية البيانات والذكاء الاصطناعي
تقليل مخاطر الأعمال وتحسين الامتثال المؤسسي.
الميزات
بيانات منسقة للسياق وإمكانية العثور
توصيات البيانات الوصفية الآلية
تحقيق مستوى ثابت من أمان الذكاء الاصطناعي عبر جميع تطبيقاتك
تدقيق النماذج وتتبعها بسرعة
جودة البيانات
تتبعية البيانات وتعلم الآلة
فهم حركة البيانات والنماذج بمرور الوقت. يمكن أن تُعزّز تتبعية البيانات الثقة ومستوى الإلمام بالبيانات والذكاء الاصطناعي داخل المؤسسة من خلال مساعدة المستهلكين على فهم مصدر البيانات، وكيف تغيرت، وكيفية استخدامها. يمكنك تقليل الوقت المستغرق في رسم خرائط البيانات وأصول الذكاء الاصطناعي وعلاقاتها واستكشاف الأخطاء وإصلاحها وتطوير المسارات وتأكيد ممارسات إدارة البيانات والذكاء الاصطناعي.
العملاء
Natera, Inc.
"من خلال دمج Amazon QuickSight مع Amazon SageMaker، أصبح بإمكان فرق عمليات المختبرات والعلماء لدينا الآن مراقبة أداء الاختبارات السريرية عبر جميع المواقع في الوقت الفعلي. لقد طورنا لوحات معلومات موحدة تجمع بين معدل النقل ومقاييس مراقبة الجودة وأوقات الإنجاز، مما يتيح إجراء تحليل تفصيلي للاتجاهات وتحسين الأداء بشكل مستمر. يمكن للعلماء الآن إجراء تحليل شامل للبيانات – بدءًا من المراجعة الاستكشافية وصولًا إلى تطوير النماذج – وكل ذلك ضمن بيئة واحدة ومتكاملة."
Mirko Buholzer, VP of Software Engineering, Natera, Inc.
Cisco
«تريد اكتشاف بياناتك ومشاركتها والتحكم فيها. سواء كنت تسميها شبكة بيانات أو بنية نسيج بيانات، فإن البيانات موجودة عبر فرق مختلفة في صوامع متعددة، وتحتاج إلى طريقة لتجميعها معًا. يربط كتالوج Amazon SageMaker منتجي البيانات والمستهلكين، مما يمكّن المنتجين من مشاركة البيانات مع عناصر التحكم المضمنة وعقود البيانات مع السماح للمستهلكين بالوصول إلى البيانات باستخدام الأدوات التي يختارونها»
Shaja Arul Selvamani, Sr. Director AI/ML, Cisco
NatWest
«يقوم فريق هندسة منصات البيانات لدينا بنشر العديد من أدوات المستخدم النهائي لهندسة البيانات ومهام تعلم الآلة (ML) وSQL والذكاء الاصطناعي المُولِّد. وبينما نتطلع إلى تبسيط العمليات في جميع أنحاء البنك، فإننا نبحث في تبسيط مصادقة المستخدم وترخيص الوصول إلى البيانات. يوفر Amazon SageMaker تجربة مستخدم جاهزة لمساعدتنا على نشر بيئة واحدة عبر المؤسسة، مما يقلل الوقت المطلوب لمستخدمي البيانات لدينا للوصول إلى أدوات جديدة بنسبة 50% تقريبًا.»
Zachery Anderson, CDAO, NatWest Group
بدء استخدام كتالوج Amazon SageMaker
هل وجدت ما كنت تبحث عنه اليوم؟
أخبرنا حتى نتمكن من تحسين جودة المحتوى الموجود على صفحاتنا