Amazon Machine Learning ist ein verwalteter Service zum Aufbauen von ML-Modellen und Generieren von Prognosen, mit denen Sie robuste, skalierbare intelligente Anwendungen entwickeln können. Mit Amazon Machine Learning können Sie leistungsstarke Technologien zum maschinellen Lernen nutzen, ohne auf umfassendes Hintergrundwissen über Algorithmen und Techniken des maschinellen Lernens zurückgreifen zu müssen.

Das Verfahren zum Aufbauen von ML-Modellen mit Amazon Machine Learning besteht aus drei Vorgängen: Datenanalyse, Modelltraining und Bewertung. Im Datenanalyseschritt wird die Verteilung Ihrer Daten berechnet und visualisiert und werden Veränderungen vorgeschlagen, mit deren Hilfe der Modelltrainingsprozess optimiert werden kann. Der Modelltrainingsschritt findet und speichert die prognostizierten Muster innerhalb der transformierten Daten. Im optionalen abschließenden Schritt wird das Modell hinsichtlich der Präzision bewertet.

In Amazon Machine Learning sind leistungsstarke Algorithmen für maschinelles Lernen mit interaktiven visuellen Tools kombiniert, die Sie beim Erstellen, Bewerten und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen anleiten. Die integrierten Datentransformationen gewährleisten, dass die zugrunde liegenden Datenbestände für eine maximale Prognosequalität des Modells nahtlos umgewandelt werden. Wenn ein Modell aufgebaut ist, hilft die intuitive Konsole bei der Modellbewertung und Feinabstimmung, sodass Sie ihre Stärken und Schwächen kennenlernen und die Leistung Ihren Geschäftszielen anpassen können.

Erste Schritte mit Amazon Machine Learning

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12 Monate lang Zugriff auf das kostenlose Kontingent von AWS sowie AWS Support-Funktionen der Stufe "Basic" mit Kundenservice rund um die Uhr, Support-Foren und vielen weiteren Vorteilen.

Beachten Sie, dass Amazon Machine Learning derzeit nicht unter das kostenlose Kontingent für AWS fällt.

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Maschinelles Lernen (ML) kann Sie dabei unterstützen, Verlaufsdaten zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen zu nutzen. ML-Algorithmen entdecken Muster in Daten und entwickeln Prognosemodelle mithilfe dieser Muster. Anschließend können Sie diese Modelle nutzen, um Prognosen über zukünftige Daten aufzustellen. Eine mögliche Anwendung von ML wäre zum Beispiel, auf der Grundlage des früheren Verhaltens zu prognostizieren, ob ein Kunde ein bestimmtes Produkt kaufen wird, und diese Prognose dazu zu verwenden, dem betreffenden Kunden eine E-Mail mit einem personalisierten Sonderangebot zuzusenden.


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Mit Amazon Machine Learning ist es einfach, mit Daten zu arbeiten, die bereits in der AWS-Cloud gespeichert sind. Sie können Datenbestände nutzen, die bereits als CSV-Dateien in Amazon S3 gespeichert sind, bzw. Amazon Redshift oder MySQL-Datenbanken in Amazon RDS abfragen, um ML-Modelle zu erstellen und zu nutzen.

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Daten von hoher Qualität sind von entscheidender Bedeutung beim Aufbau präziser Prognosemodelle, aber die tatsächlich vorhandenen Datenbestände sind häufig unvollständig oder nicht konsistent. Interaktive Diagramme, mit denen Sie Ihre Eingangs-Datenbestände visualisieren und analysieren können, helfen, die Dateninhalte und ihre Verteilung zu verstehen bzw. fehlende oder falsche Datenattribute zu entdecken.

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Mit Amazon Machine Learning ist es einfach, die Leistung Ihres Modells zu verstehen, indem Sie branchenübliche Qualitätskennzahlen berechnen und das Modellverhalten visualisieren. Amazon Machine Learning kann auch dazu beitragen, die Interpretation der Prognosen zu verfeinern. Wenn Ihr ML-Modell zum Beispiel eingesetzt wird, um Käufe als rechtmäßig oder betrügerisch zu klassifizieren, hilft Amazon Machine Learning beim Visualisieren der Prognoseergebnisse und entscheidet, wie die Prognosen anzupassen sind, um die optimalen Ergebnisse für Ihre intelligente Anwendung bereitzustellen.

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Amazon Machine Learning bietet APIs zum Modellieren und Verwalten, mit deren Hilfe Sie Datenquellen, Modelle und Bewertungen erstellen, prüfen und löschen können. Auf diese Weise können Sie die Erstellung neuer Modelle automatisieren, wenn neue Daten verfügbar werden. Sie können die APIs auch verwenden, um frühere Modelle, Datenquellen, Bewertungen und Batch-Prognosen zur Verfolgung bzw. Wiederholbarkeit zu prüfen.

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Amazon Machine Learning nutzt skalierbare und robuste Implementierungen von ML-Algorithmen, die zum Branchenstandard gehören. Mit Amazon Machine Learning können Entwickler Modelle erstellen, die Werte von binären Attributen (binäre Klassifizierung), Kategorieattributen (Einordnung in mehrere Klassen) oder numerischen Attributen (Regression) prognostizieren. Ein Modell für binäre Klassifizierung kann zum Beispiel eingesetzt werden, um vorherzusagen, ob es sich bei einem Website-Kommentar um Spam handelt (zum Beispiel „Ja“ oder „Nein“). Modelle zur Einordnung in mehrere Klassen können verwendet werden, um Kundendienstanfragen an die richtige Abteilung weiterzuleiten (zum Beispiel „Fakturierung“, „Technischer Kundendienst“ oder „Auftragsstatus“). Regressionsmodelle können verwendet werden, um die Anzahl der Tage bis zur nächsten Kundeninteraktion mit einer Anwendung oder einem Service vorherzusagen.

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Die Qualität Ihres Machine Learning-Modells ist abhängig von der Qualität der Eingabedaten und wie die Daten umgewandelt werden, bevor sie in den ML-Algorithmus einfließen. Um Ihnen zu helfen, das Beste aus Ihren Daten zu holen, bietet Amazon Machine Learning Implementierungen von gängigen ML-Datentransformationen. Amazon Machine Learning schlägt für Ihre Eingabedaten automatisch Datentransformationen vor und Sie können beim Modelltraining einfach anpassen, welche Transformationen auf die Attribute in Ihren Daten angewendet werden.

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Nachdem Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen erstellt haben, bietet Amazon Machine Learning APIs, mit deren Hilfe Sie Prognosen erstellen und daraus bequem intelligente Anwendungen entwickeln können. Mithilfe der Batch-Prognose-API kann es Milliarden von Prognosen erstellen oder mit einer Echtzeit-API bei hohem Durchsatz und niedriger Latenz Prognosen liefern. Die Batch-Prognose-API ruft eine große Anzahl von Datensätzen ab und generiert alle Prognosen in einem Schub, während die Echtzeit-Prognose-API die Prognosen mit niedriger Latenz synchron generiert.

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Amazon Machine Learning verwaltet die gesamte Infrastruktur und alle Workflows, die zum Ausführen und Skalieren der ML-Modellerstellung und zum Generieren der Prognosen erforderlich sind, sodass Sie sich auf Ihre Anwendung konzentrieren können. Sie können so viele Modelle erstellen, wie Sie möchten, und Volumen und Durchsatz der von diesen Modellen generierten Prognosen skalieren, ohne sich Gedanken über die Bereitstellung von Hardware, Verteilung und Skalierung der Datenverarbeitungslast, Verwaltung der Abhängigkeiten oder Überwachung und Fehlerbehebung bei Ihrer ML-Flotte machen zu müssen.

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Bei Amazon Machine Learning bezahlen Sie nur für das, was Sie nutzen. So ist die Skalierung einfach und kostengünstig, ob Sie nun wenige Prognosen pro Tag oder Hunderte pro Sekunde erstellen. Für die Rechenzeit zum Aufbauen der Prognosemodelle wird Ihnen ein Stundensatz berechnet und ein Satz pro Prognose sowohl für Batch- als auch für Echtzeit-Prognosen. Ihnen werden auch Echtzeit-Prognosen auf der Grundlage des für jedes Modell erforderlichen Arbeitsspeichers berechnet.