Modernisieren Sie Ihren Entwicklungsprozess für Machine Learning

Beschleunigen Sie Machine Learning in großem Maßstab und senken Sie gleichzeitig die Kosten

Machine Learning (ML) ist zu einem zentralen Technologiebestandteil in einer Vielzahl von Anwendungsfällen geworden, von der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision bis hin zur Betrugserkennung, Nachfrageprognose, Produktempfehlungen, vorbeugender Wartung und Dokumentenverarbeitung. Um die Vorteile des Machine Learning in großem Umfang nutzen zu können, ist die Standardisierung eines modernen ML-Entwicklungsprozesses in Ihrem gesamten Unternehmen erforderlich. Die Modernisierung Ihres ML-Entwicklungsprozesses kann Ihr Innovationstempo beschleunigen, indem Sie eine skalierbare Infrastruktur, integrierte Tools, gesunde Praktiken für den verantwortungsvollen Einsatz von ML, eine Auswahl an Tools, die für Entwickler und Datenwissenschaftler aller ML-Kenntnisse zugänglich sind, und ein effizientes Ressourcenmanagement bereitstellen, um die Kosten niedrig zu halten. 

Modernisieren Sie Ihre Entwicklung für Machine Learning mit Amazon SageMaker (1:45)

Vorteile

Beschleunigen der ML-Innovation

Beschleunigen der ML-Innovation

Verkürzen Sie die Entwicklungszeit für ML-Modelle von Monaten auf Wochen und bringen Sie Modelle schneller auf den Markt. Verbessern Sie die Produktivität von Datenwissenschaftlern mit speziell entwickelten Tools für jeden Schritt der ML-Entwicklung. Automatisieren Sie ML-Prozesse mit MLOps, um die Modellentwicklung zu skalieren. 

Fördern Sie den verantwortungsvollen Umgangs mit ML

Fördern Sie den verantwortungsvollen Umgangs mit ML

Erkennen Sie Verzerrungen im gesamten ML-Workflow, um mehr Fairness und Transparenz in Ihre Modelle zu bringen. Nutzen Sie die umfassenden AWS-Sicherheits- und Governance-Funktionen, um Ihr Unternehmen bei den Sicherheitsanforderungen zu unterstützen, die für ML-Workloads gelten können. 

Tätigen Sie Innovation unabhängig von ML-Kenntnissen

Tätigen Sie Innovation mit beliebigen ML-Kenntnissen

Erlauben Sie Ihren Entwicklern und Datenwissenschaftlern, ML-Modelle so zu entwickeln, wie sie es möchten. Datenwissenschaftler können in einer integrierten Entwicklungsumgebung Code schreiben, automatisch ML-Modelle erstellen oder mit wenigen Klicks vorgefertigte Lösungen für gängige Anwendungsfälle bereitstellen.

Kosten senken

Kosten senken

Senken Sie die Gesamtbetriebskosten um über 54 % im Vergleich zu selbstverwalteten Optionen, indem Sie die Infrastruktur automatisch optimieren und die Ressourcenauslastung verbessern. 

Erfahrungsberichte von Kunden

Lyft

Die Abteilung für autonome Fahrzeuge von Lyft, Lyft Level 5, hat Amazon SageMaker für die Schulung standardisiert und die Modellschulungszeiten von Tagen auf weniger als ein paar Stunden reduziert. 

Lesen Sie den Blog und erfahren Sie mehr »

Bundesliga

Mit Amazon SageMaker Clarify kann die Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH die Schlüsselkomponenten der Bundesliga Match Facts Insights verstehen, um Fußballfans qualitativ hochwertigere Einblicke zu liefern.

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Freddy's

Freddy’s Frozen Custard & Steakburgers nutzte Amazon SageMaker Autopilot über Domo, um Machine-Learning-Modelle bereitzustellen, ohne ML-Experten einstellen zu müssen, und erzielte ein zweistelliges Umsatzwachstum. 

Weitere Informationen »

NerdWallet

Mit Amazon SageMaker konnten NerdWallet ML-Schulungskosten um etwa 75 % senken, obwohl wir die Anzahl der geschulten Modelle erhöht haben.

Die Fallstudie lesen »

Anwendungsfälle

Bilder genau analysieren

Entwickeln Sie Computer-Vision-Modelle für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter Objekterkennung, medizinische Diagnose und autonomes Fahren. Kunden aus dem Gesundheitswesen können beispielsweise SageMaker-Funktionen wie die Bildklassifizierung nutzen, um die Diagnose von Patienten zu verbessern, die Subjektivität bei der Diagnose zu reduzieren und die Arbeitsbelastung von Pathologen zu reduzieren.

Textverarbeitung automatisieren

Erstellen Sie ML-Modelle, um Daten aus handschriftlichen und elektronischen Dokumenten automatisch zu verarbeiten und zu analysieren, damit Sie Dokumente schneller, genauer und kostengünstiger analysieren können. Amazon SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie BlazingText und Linear Learner, die für die Textklassifizierung, die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und die optische Zeichenerkennung (OCR) optimiert sind. SageMaker lässt sich auch in Hugging Face integrieren, eine beliebte NLP-Modellbibliothek. 

Anomalien schnell erkennen

Identifizieren Sie Anomalien in Daten für eine Reihe von Anwendungen wie Betrugserkennung und vorausschauende Wartung. Identifizieren Sie beispielsweise mit ML verdächtige Transaktionen, bevor sie auftreten, und benachrichtigen Sie Ihre Kunden rechtzeitig, um das Kundenvertrauen zu stärken. SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie Random Cut Forest und XGBoost, mit denen Sie Modelle zur Betrugserkennung schnell trainieren und bereitstellen können. 

Personalisierte Empfehlungen bereitstellen

Bieten Sie Ihren Kunden maßgeschneiderte,Online-Erlebnisse, verbessern Sie die Kundenzufriedenheit und bauen Sie Ihr Geschäft schnell aus. Amazon SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie Faktorisierungsmaschinen, um Empfehlungs-Engines zu erstellen. Sie können SageMaker Autopilot auch verwenden, um automatisch ein Personalisierungsmodell zu generieren und mit nur wenigen Klicks bereitzustellen.

AWS-Lösung

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker unterstützt Sie bei der problemlosen Modernisierung Ihrer ML-Umgebung in allen Geschäftsbereichen und ermöglicht es Entwicklern und Datenwissenschaftlern aller ML-Kenntnisse, Machine-Learning-Modelle für praktisch jeden Anwendungsfall zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. SageMaker vereint eine breite Palette speziell entwickelter ML-Funktionen unter einer einheitlichen, visuellen Benutzeroberfläche, sodass Sie keine eigene ML-Umgebung erstellen müssen und sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren können. SageMaker basiert auf Amazons jahrzehntelanger Erfahrung in der Entwicklung von realen Anwendungen für Machine Learning, darunter Produktempfehlungen, Personalisierung, intelligentes Einkaufen, Robotik und sprachgesteuerte Geräte.

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Ressourcen

Amazon SageMaker Schritt-für-Schritt-Anleitung

Video ansehen »

Zehnminütiges Amazon SageMaker-Tutorial

Siehe Tutorial »

Bereits enthaltene Lösungen in Amazon SageMaker JumpStart

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