Service für Machine Learning – Amazon SageMaker
Entwickeln, trainieren und implementieren Sie Machine-Learning-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows
Was ist Amazon SageMaker?
✔ Um den Einstieg zu vereinfachen, bietet Amazon SageMaker JumpStart eine Reihe von Lösungen für die häufigsten Anwendungsfälle, die mit nur wenigen Klicks bereitgestellt werden können.
✔ Schnell qualitativ hochwertige Machine-Learning-Modelle vorbereiten, entwickeln, trainieren und bereitstellen durch eine breite Palette von speziell für Machine Learning entwickelten Funktionen.
✔ Amazon SageMaker steht im Rahmen des kostenlosen AWS-Kontingents 2 Monate lang kostenlos zur Verfügung. Benutzer können mit dem kostenlosen Kontingent auf 250 Stunden von ml.t3.medium-Notebook-Nutzung zugreifen.
Erste Schritte mit Amazon SageMaker
Mit dem Amazon SageMaker JumpStart können Sie schnell und einfach mit Machine Learning beginnen. Die Lösungen sind vollständig anpassbar. Das unterstützt auch die Bereitstellung und Feinabstimmung von mehr als 150 gängigen Open-Source-Modellen wie natürliche Sprachverarbeitung, Objekterkennung und Bildklassifizierung mit einem Klick. Zu den beliebten Lösungen zählen:
Daten extrahieren und analysieren
Extrahieren, verarbeiten und analysieren Sie Dokumente, um genauere Untersuchungen und schnellere Entscheidungen zu treffen.
Betrugserkennung
Automatisieren Sie die Erkennung von verdächtigen Transaktionen schneller und machen Sie Ihre Kunden darauf aufmerksam, um potenziellen finanziellen Verlust zu reduzieren.
Abwanderungsprognosen
Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung und verbessern Sie die Kundenbindung, indem Sie sich auf mögliche Abgänger konzentrieren und Abhilfemaßnahmen wie Werbeangebote ergreifen.
Personalisierte Empfehlungen
Bieten Sie Ihren Kunden maßgeschneiderte, einzigartige Erlebnisse, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Ihr Geschäft schnell auszubauen.
SageMaker im kostenlosen Kontingent
Im Rahmen des kostenlosen AWS-Kontingents können Sie Amazon SageMaker zum Einstieg kostenlos verwenden. Ihr zwei Monate langes kostenloses Kontingent startet mit dem ersten Monat, nachdem Sie Ihre erste SageMaker-Ressource erstellt haben. Die Details zum kostenlosen Kontingent für Amazon SageMaker sind in der Tabelle unten aufgeführt:
Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten von Amazon SageMaker »
Fähigkeiten von Amazon SageMaker |
Nutzung eines kostenlosen Kontingents pro Monat für die ersten 2 Monate |
Produktpreise |
Studio-Notebooks und On-Demand-Notebook-Instances |
250 Stunden ml.t3.medium-Instance auf Studio-Notebooks ODER 250 Stunden ml.t2.medium-Instance oder ml.t3.medium-Instance auf On-Demand-Notebook-Instances |
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| RStudio auf SageMaker | 250 Stunden ml.t3.medium-Instance für die RSession-App UND kostenlose ml.t3.medium-Instance für die RStudioServerPro-App | |
| Data Wrangler | 25 Stunden der ml.m5.4xlarge-Instance | |
| Feature Store | 10 Millionen Schreibeinheiten, 10 Millionen Leseeinheiten, 25 GB Speicher | |
| Schulung | 50 Stunden m4.xlarge- oder m5.xlarge-Instances | |
| Echtzeit-Inferenz | 125 Stunden m4.xlarge- oder m5.xlarge-Instances | |
| Serverless-Inferenz | 150 000 Sekunden Inferenzdauer | |
| Canvas | 160 Workspace-Instance-Stunden/Monat und bis zu 10 Modellerstellungsanfragen/Monat, jede mit bis zu 1 Million Zellen/Modellerstellungsanfrage |
Angebote im kostenlosen Kontingent
AWS hilft neuen Kunden, kostenlos zu starten. Erfahren Sie, wie Sie das kostenlose AWS-Kontingent mit Amazon SageMaker nutzen können
250 Stunden pro Monat auf ml.t3.medium auf Studio-Notebooks
25 Stunden pro Monat auf ml.m5.4xlarge auf SageMaker Data Wrangler
10 Mio. Schreibeinheiten und 10 Mio. Leseeinheiten
25 GB Speicherplatz pro Monat im SageMaker Feature Store
Weitere Informationen zu Amazon SageMaker
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Kundenerfahrungen
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Videos
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Kundenerfahrungen
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AstraZeneca arbeitete mit Amazon Web Services (AWS) zusammen, um eine Lösung mit Amazon Sagemaker zu entwickeln, die Datenwissenschaftlern und Entwicklern hilft, ML-Modelle schnell vorzubereiten, zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Jetzt analysiert AstraZeneca nicht nur die kommerziellen Daten in großem Umfang, um Erkenntnisse zu gewinnen, sondern beschleunigt auch die Erkenntnisse durch die Automatisierung eines Großteils der zuvor manuellen Prozesse und spart so Zeit und Mühe für seine Datenwissenschaftler.
bp wandte sich an Amazon Web Services (AWS) und beauftragte AWS Professional Services, die Bereitstellung von Datenwissenschaftsprodukten im großen Maßstab durch ein Best-Practice-Framework für Modellmanagement und -bereitstellung zu beschleunigen. Mit der Unterstützung von AWS hat bp innerhalb von 9 Monaten ein Modell-DevOps-Framework mit Features wie einer Serverless-Architektur, einem vollständigen digitalen Sicherheitsdesign und einer bedarfsgesteuerten Rechenbereitstellung bereitgestellt.
Autodesk nutzte Amazon SageMaker, um den Nutzern seines computergestützten Designprogramms AutoCAD einen besseren Einblick in die Effizienz zu geben und sich dabei auf die Entwicklung und nicht auf den Betrieb zu konzentrieren.
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Videos
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Einführung in Amazon SageMaker Studio (1:38)
Einführung in Amazon SageMaker (4:46)
Kostenloses AWS-Kontingent
Das kostenlose Kontingent von AWS bietet den Benutzern die Möglichkeit, Produkte kostenlos zu erkunden. Das Angebot umfasst Produkte, die immer kostenlos, 12 Monate lang kostenlos sowie kurzfristig kostenlos sind.
Erste Schritte
Die Erstellung eines AWS-Kontos ist kostenlos und ermöglicht Ihnen den sofortigen Zugriff auf das kostenlose Kontingent für AWS.
