Machine Learning in AWS
Wir legen Machine Learning in die Hände eines jeden Entwicklers
AWS hält die umfassendste Reihe an Machine Learning- und KI-Services für Ihr Unternehmen bereit.
Wir konzentrieren uns für unsere Kunden auf die Lösung der schwierigsten Herausforderungen, aufgrund derer Machine Learning bisher noch nicht von jedem Entwickler genutzt werden kann.
Sie können entweder KI-Services auswählen, die für die Computer Vision, Sprache, Empfehlungen oder das Forecasting vortrainiert sind; Amazon SageMaker nutzen um schnell maßstäbliche Machine Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen oder benutzerdefinierte Modelle erstellen, die alle gängigen Open-Source-Frameworks unterstützen.
Unsere Funktionen wurden auf der umfassendsten Cloud-Plattform erstellt, für das Machine Learning und die High-Performance-Datenverarbeitung optimiert und bieten die bestmögliche Sicherheit und Analyse.
„Wir haben uns für AWS als ML-Plattform entschieden. Sie eröffnet uns neue Wege, um unser Versprechen, die weltweit führende Reiseplattform zu sein, zu erfüllen."
--Matthew Fryer, Hotels.com Vice President und Chief Data Science Officer, Expedia Group
Zehntausende Kunden
Nirgendwo sonst wird so viel Machine Learning generiert wie auf AWS.
ML-SERVICES
Amazon SageMaker
Bauen und trainieren Sie Machine Learning-Modelle und stellen Sie diese schnell bereit
Amazon SageMaker ermöglicht es Entwicklern und Datenwissenschaftlern, schnell und einfach Machine Learning-Modelle jeder Größenordnung zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Es beseitigt die Komplexität, die der erfolgreichen Implementierung von Machine Learning in den verschiedensten Anwendungsfällen und Branchen – von der Ausführung von Modellen zur Betrugserkennung in Echtzeit über die virtuelle Analyse der Nebenwirkungen von Arzneimitteln bis hin zur Vorhersage eines Stolen-Base-Erfolgs beim Baseball – im Weg steht.
Amazon SageMaker Studio: Erleben Sie mit Amazon SageMaker Studio die erste vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning, in der Sie alle ML-Entwicklungsschritte durchführen können. In einer zentralen grafischen Oberfläche können Sie schnell Daten hochladen, neue Notizbücher erstellen und teilen, Modelle trainieren und optimieren, zwischen Schritten hin und her wechseln, um Ihre Experimente anzupassen, Ergebnisse vergleichen und ML-Modelle bereitstellen und überwachen – die Produktivitätsgewinne sind enorm.
Amazon SageMaker Autopilot: Entwickeln, trainieren und optimieren Sie Ihre Modelle mit Amazon SageMaker Autopilot automatisch mit vollständiger Transparenz und Kontrolle. Amazon SageMaker Autopilot ist das erste automatisierte Machine Learning-Produkt der Branche, mit dem Sie vollständig steuern und einsehen können, wie und mit welcher Logik Ihre ML-Modelle entwickelt werden.
ENTWICKLUNG
Schnellere Zusammenarbeit mit Amazon SageMaker Notebooks: Das als Vorversion verfügbare Amazon SageMaker Notebooks stellt Ihnen mit einem Klick Jupyter-Notizbücher bereit, mit denen Sie in Sekundenschnelle arbeiten können. Die Freigabe und damit die Zusammenarbeit mit anderen ist besonders einfach, da alle Codeabhängigkeiten automatisch erfasst werden. Integrierte Algorithmen und führende Deep Learning-Frameworks: Diese wurden für die Anwendung in großem Maßstab, Genauigkeit und Leistung optimiert.
ML Marketplace: Wählen Sie auf AWS Marketplace aus Hunderten Algorithmen und Modellen für Machine Learning aus und nutzen Sie sie in Amazon SageMaker.
Labeling bis zu 70 % kostengünstiger: Erstellen Sie mit Amazon SageMaker Ground Truth höchst präzise Trainingsdatensätze und reduzieren Sie die Kosten für das Daten-Labeling um bis zu 70 %.
TRAINING
Hochpräzises Training per 1-Klick: Trainieren Sie Ihre Modelle in einer vollständig verwalteten Infrastruktur mit einem einzigen Klick oder API-Aufruf. Erhalten Sie Ergebnisse mit maximaler Präzision dank automatischer Modelloptimierung, die aus den von Ihnen gewählten Algorithmen die besten Hyperparameter-Kombinationen auswählt.
Verwaltung Ihrer Experimente: Verwalten, verfolgen, bewerten und vergleichen Sie Tausende Trainingsdurchgänge mit Amazon SageMaker Experiments. Ihre Iterationen können Sie problemlos verfolgen und verwalten, da die Eingabeparameter, Konfigurationen und Ergebnisse automatisch aufgezeichnet werden. Die Verwaltung und Auswertung Ihrer Experimente ist damit ein Kinderspiel.
Analyse, Debugging und Problembehebung: Mit Amazon SageMaker Debugger bleibt der ML-Trainingsprozess transparent. Die Genauigkeit Ihrer Modelle lässt sich dank automatischer Echtzeiterfassung der Metriken optimieren.
BEREITSTELLUNG
Bereitstellung per 1-Klick: Ihre trainierten ML-Modelle können Sie mit einem einzigen Klick oder API-Aufruf bereitstellen. So können Sie praktisch sofort mit Ihren Prognosen zu Echtzeit- oder Batch-Daten beginnen.
Zukunftssichere Modellpräzision: Erkennen und beheben Sie mit Amazon SageMaker Model Monitor Konzeptabweichungen und erhalten Sie so auch in Zukunft die Qualität Ihrer bereitgestellten ML-Modelle.
Bis zu 75 % geringere Machine Learning-Inferenzkosten: Nutzen Sie mit Amazon Elastic Inference genau die richtige Menge an GPU-gestützter Inferenzbeschleunigung – ohne Codeänderung –, und reduzieren Sie dadurch Ihre Inferenzkosten um bis zu 75 %.
Einfachere Orchestrierung mit SageMaker-Operatoren für Kubernetes: Nutzen Sie die vollständig verwalteten Funktionen von Amazon SageMaker für Ihre ML-Infrastruktur, für die Orchestrierung und bessere Kontrolle Ihrer Pipelines aber weiterhin Kubernetes.
Manuelle Stichproben der Machine Learning-Prognosen: Mit Amazon Augmented AI (A2I) erstellen Sie problemlos Workflows für manuelle Überprüfungen Ihrer ML-Prognosen.
KI-SERVICES
Statten Sie Anwendungen ganz leicht mit Intelligenz aus
Keine Machine Learning-Fähigkeiten erforderlich
Die vortrainierten KI-Services von AWS bieten eine fertige Intelligenz für Ihre Anwendungen und Workflows. KI-Services können ganz leicht mit Ihren Anwendungen integriert werden, um gängige Anwendungsfälle wie personalisierte Empfehlungen, die Modernisierung Ihres Contact Center, Sicherheitsverbesserung und die Steigerung der Kundenbindung zu lösen. Da wir dieselbe Deep Learning-Technologie verwenden, die auch Amazon.com und unsere ML-Services nutzen, erhalten Sie die höchste Qualität und Präzision durch kontinuierlich lernende APIs. Und das Beste daran: zur Nutzung der KI-Services auf AWS ist keine Machine Learning-Erfahrung erforderlich.
Empfehlungen
Personalisieren Sie die Kundenerfahrung mit derselben Technologie, die auch für Empfehlungen auf Amazon.com verwendet wird.
Forecasting
Erstellen Sie Forecasting-Modelle basierend auf derselben Technologie für Machine Learning Forecastings, die von Amazon.com genutzt wird.
Bild- und Videoanalyse
Fügen Sie Bild- und Videoanalysen zu Ihren Anwendungen hinzu, um Assets zu katalogisieren, Media Workflows zu automatisieren und Bedeutungen zu extrahieren.
Erweiterte Textanalytik
Nutzen Sie Natural Language Processing, um Erkenntnisse und Beziehungen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren.
Dokumentanalyse
Extrahieren Sie in nur wenigen Stunden automatisch Texte und Daten aus Millionen von Dokumenten und reduzieren Sie so den manuellen Aufwand.
Sprache
Konvertieren Sie Ihren Text in natürliche Sprache, um Ihrer Anwendung eine Stimme zu verleihen.
Conversational Agents
Erstellen Sie ganz leicht Conversational Agents, um Ihren Kundendienst zu verbessern und die Effizienz des Contact Center zu erhöhen.
Übersetzung
Vergrößern Sie Ihre Reichweite mit effizienten und kostengünstigen Übersetzungen, um Zielgruppen in verschiedenen Sprachen anzusprechen.
Transkription
Fügen Sie ganz leicht qualitativ hochwertige Funktionen zu Ihren Anwendungen und Workflows hinzu, die Sprache in Text umwandeln.
Unternehmenssuche
Erleichtern Sie Ihren Anwendungsbenutzern durch Suchfunktionen in natürlicher Sprache die Suche nach den benötigten Informationen.
Betrugserkennung
Erkennen Sie möglicherweise betrügerische Online-Aktionen mit derselben Technologie, die auch auf Amazon.com verwendet wird.
Code
Automatisieren Sie Codeüberprüfungen und finden Sie Ihre teuersten Codezeilen.
ML-FRAMEWORKS
ML-Frameworks bieten Ihnen Wahlmöglichkeiten und Flexibilität
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 entweder als verwaltete Erfahrung in Amazon SageMaker oder die AWS Deep Learning AMIs (Amazon Machine Images) nutzen, die vollständig mit den aktuellsten Versionen der beliebtesten Deep Learning-Frameworks und -Tools konfiguriert sind.
- 81% der Deep Learning-Projekte in der Cloud werden in AWS ausgeführt
- 85 % der TensorFlow-Projekte in der Cloud werden auf AWS ausgeführt.
- Schnellstes Training gängiger Deep Learning-Modelle: Für AWS optimiertes TensorFlow und PyTorch erreichten bei Mask-RCNN (Objekterkennung) und BERT (Verarbeitung natürlicher Sprache) die schnellsten Trainingszeiten. Weitere Informationen »
DATENVERARBEITUNG
Die richtige Datenverarbeitung für jeden Anwendungsfall
Nutzen Sie eine vielschichtige Reihe leistungsstarker Datenverarbeitungsoptionen: von GPUs für datenverarbeitungslastiges Deep Learning über FPGAs für spezialisierte Hardwarebeschleunigung bis hin zu High-Memory-Instances zum Ausführen von Inferenz. Amazon EC2 bietet eine große Auswahl an Instance-Typen, die für Anwendungsfälle des Machine Learning optimiert sind, unabhängig davon, ob Sie Modelle trainieren oder Inferenzen auf trainierten Modellen ausführen.
- 3x schnellerer Netzwerk-Durchsatz als andere Anbieter durch den Einsatz von P3dn-Instances
- 25%-ige Preis- und Leistungsverbesserung durch den Einsatz von 3.0GHz Intel Xeon angetriebenen C5-Instances im Vergleich zu Instances früherer Generationen
- Benutzerdefinierte Hardwarebeschleunigung durch F1-Instances mit Field Programmable Gate Arrays (FPGAs)
- Machine Learning-Inferenzen mit hoher Leistung zum günstigsten Preis in der Cloud mit Inf1-Instances
GPUs | Amazon EC2 P3
GPUs | Amazon EC2 G4
BENUTZERDEFINIERTE INFERENZ | Amazon Elastic Inference
CPUs | Amazon EC2 C5
FPGA | Amazon EC2 F1
EDGE | AWS Greengrass
AWS INFERENTIA | Amazon EC2 Inf1
ANALYSEN UND SICHERHEIT
Analysieren und Sicherheit für Machine Learning
Um ML erfolgreich umzusetzen, benötigen Sie nicht nur ML-Fähigkeiten, sondern auch die richtige Sicherheit, den richtigen Datenspeicher und die richtigen Analyse-Services, die Hand in Hand arbeiten. AWS bietet Ihnen die umfangreichsten Funktionalitäten zur Unterstützung Ihrer Machine Learning-Workloads.
- 99.999999999% Langlebigkeit und unübertroffene Verfügbarkeit mit Amazon S3 und Amazon S3 Glacier als Speicherlösung
- Bis zu 400% schnellere Datenabfrage beim Einsatz von Amazon Redshift für Analysen
- Umfangreichste Sicherheits- und Verschlüsselungsfunktionen
LERNTOOLS
Machine Learning leicht gemacht
AWS DeepComposer
Beginnen Sie mit dem MIDI-kompatiblen AWS DeepComposer-Keyboard, um Melodien als Input für Ihre von ML generierten Kompositionen zu komponieren.
- Informieren Sie sich über die vortrainierten Sample-Modelle der AWS DeepComposer-Konsole oder entwickeln Sie in Amazon SageMaker Ihre eigene GAN-Architektur, um originelle und inspirierende Musik zu komponieren.
- Werden Sie kreativ und passen Sie Ihre KI-generierte Musik mit Ihrer bevorzugten Digital Audio Workstation (DAW) an.
- Laden Sie Ihre fertigen KI-generierten Kompositionen direkt aus AWS DeepComposer in die SoundCloud hoch, um Ihre Tracks mit der ganzen Welt zu teilen.
Machine Learning noch eingehender nutzen
AWS DeepRacer
AWS DeepRacer ist ein vollständig automatisierter Rennwagen im Maßstab 1:18, der entwickelt wurde, um Ihnen beim Reinforcement Learning durch autonomes Fahren zu helfen.
- Erleben Sie den Nervenkitzel von Rennen in der realen Welt, wenn Sie Ihr RL-Modell in AWS DeepRacer einsetzen
- Bauen Sie Modelle in Amazon SageMaker und trainieren, testen und iterieren Sie sie dann mit dem AWS DeepRacer 3D Rennsimulator auf der Strecke
- Ab 2019 können Sie in der weltweit ersten globalen autonomen Rennliga antreten und Rennen fahren, um Preise zu gewinnen und in die nächste Runde einzuziehen, um sich den begehrten AWS DeepRacer Cup zu holen
AWS DeepLens
AWS DeepLens ist die weltweit erste Videokamera mit aktiviertem Deep Learning für Entwickler. Sie ist mit Amazon SageMaker und vielen anderen AWS Services integriert, wodurch Sie die Möglichkeit haben in weniger als zehn Minuten durch Musterprojekte mit praktischen Beispielen mit Deep Learning zu beginnen.
- Wählen Sie Ihr Deep-Learning-Modell aus der AWS DeepLens-Bibliothek mit vortrainierten Modellen oder aus den eigenen, mit Amazon SageMaker trainierten Modellen aus.
- Stellen Sie das Modell mit einem einzigen Klick auf dem Gerät bereit.
- Beobachten Sie die Ergebnisse in der AWS-Managementkonsole in Echtzeit.
ML-PROGRAMME | FÜR UNTERNEHMEN
Amazon ML Solutions Lab
Das Amazon ML Solutions Lab kombiniert praxisnahe, lehrreiche Workshops mit professionellen Beratungsgesprächen, damit Sie sich von Ihren Unternehmensherausforderungen ausgehend "rückwärts" bewegen und sich Schritt für Schritt durch den Prozess der Entwicklung einer ML-basierten Lösung arbeiten können. Sie werden die gesammelten Erfahrungen auch in anderen Teilen Ihres Unternehmens anwenden und mit ML Chancen wahrnehmen können.
ML-PROGRAMME | FÜR FORSCHER
Amazon ML Research Grants
Das AWS Machine Learning Research Awards-Programm finanziert Universitätsabteilungen, Lehrkörper, Doktoranden und Post-Doktoranden, die sich mit neuen Forschungen im Bereich „Maschinelles Lernen" beschäftigen. Unser Ziel ist es, die Entwicklung innovativer Algorithmen, Veröffentlichungen und Quellcodes in vielen verschiedenen ML-Anwendungen und Schwerpunktbereichen zu beschleunigen.
ML-PROGRAMME | ENTWICKLER
Schulung zum Thema Machine Learning
Strukturierte Kurse zu Machine Learning, AWS die auf demselben Material basieren, mit dem Amazon-Developer durch eine Kombination aus Grundlagenwissen und Praxisanwendung geschult werden. Entwickler, Data Scientists, Data Platform Engineers und betriebliche Entscheider lernen mithilfe dieser Schulung, wie sie ML, künstliche Intelligenz (KI) und Deep Learning (DL) im Unternehmen anwenden können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und sich geschäftliche Vorteile zu verschaffen.
