Amazon Machine Learning bietet Visualisierungstools und Assistenten, die Sie durch den Aufbauprozess für Machine Learning-Modelle (ML) begleiten, ohne dass Sie komplexe ML-Algorithmen und Technologien erlernen müssen. Wenn Ihre Modelle fertig sind, können Sie bei Amazon Machine Learning mithilfe einfacher APIs Prognosen für Ihre Anwendung abrufen, ohne benutzerdefinierte Prognosecodes implementieren oder Infrastrukturen verwalten zu müssen.

Um maschinelles Lernen für Entwickler und Datenexperten zu vereinfachen, bietet AWS jetzt Amazon SageMaker an, einen vollständig verwalteten Service mit komplexen Entwicklungs-, Schulungs- und Hosting-Funktionen, so dass die Entwickler sich darauf konzentrieren können, Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu schulen und einzustellen, ohne sich mit Infrastruktur oder Systemmanagement befassen zu müssen. 

 

Vorteile

Einfaches Erstellen von Machine Learning-Modellen

Amazon Machine Learning-APIs und Assistenten machen es für Entwickler leicht, ML-Modelle aus Daten zu erstellen und zu optimieren, die in Amazon S3, Amazon Redshift oder Amazon RDS gespeichert sind und aus diesen Modellen dann Voraussagen abzufragen. Die in den Service integrierten Datenprozessoren, skalierbaren ML-Algorithmen, interaktiven Daten- und Modell-Visualisierungstools sowie Qualitätswarnungen helfen Ihnen, Ihre Modelle schnell aufzubauen und zu verfeinern.

In Sekunden von Modellen zu Prognosen

Amazon Machine Learning ist ein verwalteter Service, der umfassende Modellerstellung, ‑bereitstellung und ‑überwachung bietet. Wenn Ihr Modell bereit ist, können Sie schnell und zuverlässig Prognosen für Ihre Anwendungen generieren. So eliminieren Sie den Zeit- und Kostenaufwand, der für Entwicklung, Skalierung und Wartung der Infrastruktur für das maschinelle Lernen erforderlich ist.

Skalierbarer Hochleistungsservice zum Generieren von Prognosen

Die Prognose-APIs von Amazon Machine Learning können verwendet werden, um Milliarden von Prognosen für Ihre Anwendungen zu generieren. Mithilfe der Batch Prognosen-API können Sie Prognosen für eine große Anzahl von Datensätzen gleichzeitig anfordern oder mit der Echtzeit-API Prognosen für einzelne Datensätze abrufen, die Sie in interaktiven Web-, Mobil- oder Desktopanwendungen nutzen können.

Anwendungsfälle

Betrugserkennung

Mit Amazon Machine Learning ist es einfach, Prognosemodelle aufzubauen, mit deren Hilfe potenzielle betrügerische Einzelhandelstransaktionen bzw. betrügerische oder unangemessene Artikelrezensionen erkannt werden können.

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Personalisierung von Inhalten

Amazon Machine Learning kann dazu beitragen, dass Ihre Website eine besser personalisierte Kundenerfahrung bietet, indem sie prädiktive Analysemodelle einsetzt, die Artikel vorschlagen oder den Website-Ablauf auf der Grundlage vorheriger Kundenaktionen optimieren. 

Neigungsmodellierung für Marketingkampagnen

Mit Amazon Machine Learning können Sie gezielte Marketingkampagnen durchführen. Amazon Machine Learning kann beispielsweise frühere Kundenaktivitäten nutzen, um die relevantesten E-Mail-Kampagnen für eine Kundenzielgruppe auszuwählen.

Dokumentenklassifizierung

Amazon Machine Learning kann Sie bei der Verarbeitung unstrukturierter Texte unterstützen und inhaltsbezogene Maßnahmen ergreifen. Amazon Machine Learning kann beispielsweise eingesetzt werden, um Anwendungen zu entwickeln, die Produktrezensionen als positiv, negativ oder neutral einstufen.

Prognose der Kundenabwanderung

Amazon Machine Learning kann Ihnen helfen, Kunden zu finden, bei denen ein hohes Abwanderungsrisiko besteht, sodass Sie die Kundenbindung anhand von Sonderangeboten oder Kundendienstkontakten proaktiv stärken können.

Automatisierte Lösungsempfehlung für den Kundendienst

Amazon Machine Learning kann formloses Feedback von Ihren Kunden verarbeiten, etwa E-Mail-Nachrichten, Kommentare oder Transkripte von Telefongesprächen, und Maßnahmen empfehlen, die am besten für die Anliegen geeignet sind. Sie können Amazon Machine Learning beispielsweise einsetzen, um den Datenverkehr in sozialen Medien zu analysieren und so Kunden identifizieren, die ein ausstehendes Problem beim Kundendienst haben. So können die richtigen Kundendienstspezialisten Kontakt mit den betreffenden Kunden aufnehmen.

Amazon SageMaker für Machine Learning

Weitere Informationen über Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service, der es Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglicht, schnell und einfach Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren. Amazon SageMaker beseitigt alle Hindernisse, die Entwickler normalerweise beim Einsatz von Machine Learning behindern.

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