Machine Learning in AWS

Wir legen Machine Learning in die Hände eines jeden Entwicklers

AWS bietet das umfassendste Angebot an Machine-Learning-Services und unterstützender Cloud-Infrastruktur, mit dem Entwickler, Datenwissenschaftler und Fachleute Machine Learning wirkungsvoll nutzen können. AWS hilft mehr als hunderttausend Kunden, den Weg hin zum Machine Learning zu beschleunigen.

Informieren Sie sich sich über die Machine Learning-Services, die zu den Ihrer View-Anwendungsfälle passen und erfahren Sie, wie Sie loslegen können.

Ein Überblick über KI- und Machine-Learning-Services von AWS
ML-Services
ML-Services

Bauen und trainieren Sie Machine Learning-Modelle und stellen Sie diese schnell bereit

KI-Services
KI-Services

Statten Sie Ihre Anwendungen ganz leicht mit Intelligenz aus

Branchenspezifische Lösungen
Branchenspezifische Lösungen

KI-Services für das Gesundheitswesen und gewerbliche Kunden

ML-Infrastruktur
ML-Infrastruktur

Leistungsstarke, kosteneffiziente, skalierbare Infrastruktur

Rahmenbedingungen
Deep Learning-Rahmenbedingungen

Auswahl und Flexibilität mit dem umfangreichsten Rahmenbedingungen-Support

Erste Schritte
Erste Schritte

Ihr Einstieg in Machine Learning

Kunden

AI ML Customers
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Alle AWS Machine Learning Services erkunden

Amazon SageMaker – Schnelles Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Service, der jedem Entwickler und Daten-Wissenschaftler die Möglichkeit bietet, ML-Modelle skaliert zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren. Er vereinfacht jeden Schritt des ML-Workflows, sodass Sie Ihre ML-Anwendungsfälle, von der vorausschauenden Wartung über Computer Vision bis hin zur Vorhersage des Kundenverhaltens, leichter bereitstellen können.

KI-Services - Statten Sie Anwendungen ganz leicht mit Intelligenz aus. Keine Machine Learning-Erfahrung erforderlich

KI-Services bieten vorgefertigte Informationen für Ihre Anwendungen und Workflows, um Ihnen zu helfen, Ihre Geschäftsergebnisse zu verbessern – basierend auf der gleichen Technologie, die auch in den eigenen Unternehmen von Amazon zum Einsatz kommt. Sie können KI-gestützte Anwendungen ohne jegliche Erfahrung im Bereich des Machine Learnings erstellen.

Automatisierte Datenextraktion und -analyse

Analyse von Geschäftsmetriken

Vision

Sprach-KI

Code und DevOps


Industrie

Diese speziell entwickelten KI-Services helfen Industriekunden, ihr Geschäft zu transformieren - von der Erkennung abnormalen Maschinenverhaltens anhand von Sensordaten bis hin zur Verbesserung von Abläufen mithilfe von Computer Vision - ohne dass Erfahrung mit Machine Learning erforderlich ist.

Gesundheitswesen

HIPAA-zugelassene Services, die Machine Learning nutzen, um das Potenzial von Gesundheitsdaten zu erschließen.

Infrastruktur für Machine Learning - skalierbar, hochleistungsfähig und kostengünstig

AWS bietet das breiteste und tiefste Portfolio an ML-Infrastrukturservices mit einer Auswahl an Prozessoren und Acceleratoren, um Ihre individuellen Anforderungen an Performance und Budget zu erfüllen. Amazon EC2 P4d-Instances liefern die höchste Leistung für ML-Training in der Cloud mit den neuesten NVIDIA A100 Tensor Core-GPUs gepaart mit dem ersten Instanznetzwerk in der Cloud mit 400 Gbit/s. P4d-Instanzen werden in hyper-skalierten Clustern, den sogenannten EC2 UltraClustern, bereitgestellt und bieten eine Performance der Supercomputer-Klasse für die anspruchsvollsten ML-Trainingsjobs. Für Inferenz stellen Amazon EC2 Inf1-Instanzen, die von AWS Inferentia-Chips angetrieben werden, Inferenz mit hoher Leistung und zu den niedrigsten Kosten in der Cloud bereit. Weitere Informationen »


Frameworks und Bibliotheken für Machine Learning – Auswahl von Frameworks und Toolkits, optimiert für AWS

Sie können zwischen TensorFlow, PyTorch, Apache MXNet, und anderen beliebten Frameworks wählen, um mit Machine Learning-Algorithmen zu experimentieren und sie anzupassen. Sie können das Framework Ihrer Wahl als verwaltete Erfahrung in Amazon SageMaker verwenden oder die AWS Deep Learning-AMIs und Deep Learning-Container nutzen, die vollständig mit den neuesten Versionen der beliebtesten Deep Learning-Frameworks und Open Source-Toolkits konfiguriert und für die Leistung im AWS-Netzwerk und in der Infrastruktur optimiert sind. Zum Beispiel bietet Amazon SageMaker jetzt eine optimierte Hugging-Face-Transformatorenbibliothek, die eine Leistungssteigerung von 38 % gegenüber der Open-Source-Implementierung bietet. Weitere Informationen »

TensorFlow-Logo
PyTorch-Logo
Apache-MXNet-Logo
Huggine-Face-Logo

Lern-Tools – für praktische Erfahrungen mit Machine Learning

Entdecken Sie das Portfolio an Lehrmitteln, die für Entwickler aller Kompetenzstufen entwickelt wurden, um die Grundlagen des Machine Learnings auf unterhaltsame und praktische Weise zu erlernen.

89 %

der Deep Learning-Projekte in der Cloud werden in AWS ausgeführt

Bis zu 10-fache

Verbesserung bei der Produktivität von Daten-Wissenschaftlern

Hunderte

Algorithmen und Modelle im AWS Marketplace

Beschleunigen Sie Ihren Einstieg in Machine Learning

Arbeiten Sie mit dem Amazon Machine Learning Solutions Lab zusammen

Zusammenarbeit mit Amazon Experten vor Ort

Das Amazon Machine Learning Solutions Lab bringt Ihr Team mit Amazon Machine Learning-Experten zusammen, um neue Machine Learning-Lösungen für Ihr Unternehmen zu entwickeln 

Erweitern Sie die Machine Learning-Kenntnisse in Ihrem Unternehmen

Aufbau von ML-Kenntnissen in Ihrem Unternehmen

Bauen Sie mit dem gleichen Kursplan, den wir bei Amazon verwenden, neue Machine Learning-Kenntnisse in Ihrem Unternehmen auf – für Führungskräfte, Daten-Wissenschaftler oder App-Entwickler.

Wählen Sie Ihren AWS Machine Learning-Partner

AWS DeepRacer League

Erweitern Sie Ihre ML-Fähigkeiten, indem Sie in der ersten globalen, autonomen Rennliga der Welt antreten, und gewinnen Sie Preise sowie die Chance, in den Championship Cup aufzusteigen.