Amazon SageMaker

Machine Learning für jeden Daten-Wissenschaftler und Entwickler

Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker unterstützt Daten-Wissenschaftler und Entwickler bei der schnellen Vorbereitung, Erstellung, Schulung und Bereitstellung hochwertiger ML (Machine Learning)-Modelle, indem eine breite Palette von Funktionen zusammengestellt wird, die speziell für ML entwickelt wurden.

Der umfassendste ML-Service

Beschleunigen Sie die Innovation mit speziell entwickelten Tools für jeden Schritt der ML-Entwicklung, einschließlich Kennzeichnung, Datenaufbereitung, Funktions-Engineering, Erkennung statistischer Verzerrungen, Auto-ML, Schulung, Optimierung, Hosting, Erklärbarkeit, Überwachung und Workflows.

Machine Learning-Workflow
IDE für ML

Die erste integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für ML

Steigern Sie Ihre Produktivität mit Amazon SageMaker Studio, der ersten vollständig integrierten Entwicklungsumgebung, die speziell für ML entwickelt wurde und alles, was Sie für ML benötigen, unter einer einheitlichen, visuellen Benutzeroberfläche vereint.

Integrierte Funktionalität

Funktionalität von Grund auf für die Zusammenarbeit entwickelt

Verwenden Sie die integrierten Funktionen von Amazon SageMaker für die ML-Entwicklung, sodass Sie monatelanges Schreiben von benutzerdefiniertem Integrationscode vermeiden und letztendlich die Kosten senken können.

Funktionsweise

  • Übersicht
  • Details

Einer der am schnellsten wachsenden Services in der AWS-Geschichte

Amazon SageMaker basiert auf der zwei Jahrzehnte langen Erfahrung von Amazon bei der Entwicklung realer Anwendungen für Machine Learning, einschließlich Produktempfehlungen, Personalisierung, intelligentem Einkaufen, Robotik und sprachgestützten Geräten.

10x

Steigerung der Teamproduktivität

90 %

Kostenreduzierung durch Managed Spot Training

75 %

niedrigere Interferenzkosten

54 %

Niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO)

70 %

Reduzierung der Datenkennzeichnungskosten

198

Neue Funktionen seit dem Start hinzugefügt

22

Compliance-Programme (PCI, HIPAA, SOC 1/2/3, FedRAMP, ISO und mehr)

Amazon SageMaker unterstützt die führenden Machine Learning-Rahmenbedingungen

TensorFlow
PyTorch
mxnet

Hauptfunktionen zum Vorbereiten von Daten sowie zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen

Verbessern Sie die Produktivität mithilfe der ersten vollständig integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) für ML

Amazon SageMaker Studio bietet eine einzige webbasierte visuelle Oberfläche, über die Sie alle ML-Entwicklungsschritte ausführen können, die zum Vorbereiten von Daten sowie zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen erforderlich sind.

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SageMaker Studio

Modelle automatisch erstellen, trainieren und optimieren

Amazon SageMaker Autopilot wählt den besten Algorithmus für die Prognose aus und erstellt, trainiert und optimiert automatisch Modelle für Machine Learning, ohne dass die Sichtbarkeit oder Kontrolle verloren geht.

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SageMaker Autopilot

Verringert Kennzeichnungskosten für Daten um bis zu 70 %

Mit Amazon SageMaker Ground Truth können Sie Trainingsdatensätze für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, einschließlich 3D-Punkt-Clouds, Videos, Bildern und Text, einfacher und genauer kennzeichnen.

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SageMaker Ground Truth
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Die schnellste und einfachste Möglichkeit, Daten für ML vorzubereiten

Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit wenigen Klicks können Sie jeden Schritt des Datenvorbereitungsworkflows abschließen, einschließlich Datenauswahl, Bereinigung, Erkundung und Visualisierung.

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SageMaker Data Wrangler
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Speziell entwickelter Feature Store für ML

Der Amazon SageMaker Feature Store bietet ein Repository zum Speichern, Aktualisieren, Abrufen und Freigeben von ML-Funktionen. Der SageMaker Feature Store bietet eine konsistente Ansicht der Funktionen für ML-Modelle, sodass die Erstellung von Modellen mit hochgenauen Prognosen erheblich vereinfacht wird.

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SageMaker Feature Store

Trainieren Sie hochwertige Modelle schneller

Amazon SageMaker bietet einen integrierten Debugger und einen Profiler, mit denen Sie Trainingsfehler und Leistungsengpässe Ihrer Modelle identifizieren und reduzieren können, bevor Sie sie in die Produktion übertragen.

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SageMaker Debugger

Bereitstellung in die Cloud mit nur einem Mausklick

Mit Amazon SageMaker können Sie Ihr geschultes Modell einfach mit einem einzigen Klick für die Produktion bereitstellen, sodass Sie Prognosen für Echtzeit- oder Batch-Daten erstellen können.

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Bereitstellung mit nur einem Mausklick
Neu

Verbessern Sie die Qualität von Modellen auf Edge-Geräten

Mit Amazon SageMaker Edge Manager können Sie Modelle für Machine Learning auf Flotten von Edge-Geräten optimieren, sichern, überwachen und warten, um sicherzustellen, dass auf Edge-Geräten bereitgestellte Modelle ordnungsgemäß funktionieren.

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SageMaker Edge Manager

Wesentliche Funktionen für ML in der Produktion

SageMaker Pipelines
Neu

Machine-Learning-Workflows automatisieren

Amazon SageMaker Pipelines ist der erste speziell entwickelte, benutzerfreundliche CI-/CD-Service (Continuous Integration and Continuous Delivery) für Machine Learning. Workflows können von Teams gemeinsam genutzt und wiederverwendet werden.

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SageMaker Clarify
Neu

Verzerrungen erkennen und Prognosen verstehen

Amazon SageMaker Clarify bietet eine Verzerrungserkennung im gesamten ML-Workflow, sodass Sie Ihrem ML-Modell mehr Fairness und Transparenz verleihen können. SageMaker Clarify enthält auch Diagramme zur Funktionswichtigkeit, die Ihnen helfen, Modellvorhersagen zu erklären, und erstellt Berichte, die zur Unterstützung interner Präsentationen oder zur Identifizierung von Problemen mit Ihrem Modell verwendet werden können, die Sie korrigieren können.

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SageMaker Security

Sichern Sie Ihre Daten und Ihren Code während des gesamten ML-Lebenszyklus

Amazon SageMaker bietet eine umfassende Reihe von Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, Konnektivität für private Netzwerke, Autorisierung, Authentifizierung, Überwachung und Überprüfbarkeit, um Ihr Unternehmen bei Sicherheitsanforderungen zu unterstützen, die möglicherweise für Workloads mit Machine Learning gelten.

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Wesentliche Funktionen für ML in der Produktion

SageMaker Pipelines
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Machine-Learning-Workflows automatisieren

Amazon SageMaker Pipelines ist der erste speziell entwickelte, benutzerfreundliche CI-/CD-Service (Continuous Integration and Continuous Delivery) für Machine Learning. Workflows können von Teams gemeinsam genutzt und wiederverwendet werden.

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SageMaker Clarify
Neu

Transparenz verbessern

Amazon SageMaker Clarify bietet eine Verzerrungserkennung im gesamten ML-Workflow, sodass Sie Ihrem ML-Modell mehr Fairness und Transparenz verleihen können. SageMaker Clarify enthält auch Diagramme zur Funktionswichtigkeit, die Ihnen helfen, Modellvorhersagen zu erklären, und erstellt Berichte, die zur Unterstützung interner Präsentationen oder zur Identifizierung von Problemen mit Ihrem Modell verwendet werden können, die Sie korrigieren können.

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SageMaker Security

Sichern Sie Ihre Daten und Ihren Code während des gesamten ML-Lebenszyklus

Amazon SageMaker bietet eine umfassende Reihe von Sicherheitsfunktionen, darunter Verschlüsselung, Konnektivität für private Netzwerke, Autorisierung, Authentifizierung, Überwachung und Überprüfbarkeit, um Ihr Unternehmen bei Sicherheitsanforderungen zu unterstützen, die möglicherweise für Workloads mit Machine Learning gelten.

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Amazon SageMaker-Kunden

Amazon SageMaker wird von Zehntausenden von Kunden in einer Vielzahl von Branchen verwendet

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Capital One
Celgene
Conde Nast
Domino's
F1
GE
Lyft
Roche
Siemens
T-Mobile
Thomson Reuters
Verizon
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Erste Schritte mit dem Amazon SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker ist ein Machine Learning-Service, mit dem Sie ML-Modelle für praktisch jeden Anwendungsfall erstellen, trainieren und bereitstellen können. Eine kurze technische Einführung finden Sie in der Schritt-für-Schritt-Anleitung von SageMaker. Um Ihnen den Einstieg in Ihr ML-Projekt zu erleichtern, bietet Amazon SageMaker JumpStart eine Reihe vorgefertigter Lösungen für die häufigsten Anwendungsfälle, die Sie mit nur wenigen Klicks bereitstellen können. Diese Lösungen sind vollständig anpassbar, sodass Sie sie an die Anforderungen Ihres spezifischen Anwendungsfalls und Ihrer Datensätze anpassen können.

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Vorausschauende Wartung

Vorausschauende Wartung

Georgia Pacific verwendet SageMaker, um ML-Modelle zu entwickeln, die Maschinenprobleme frühzeitig erkennen.

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Computervision

Computervision

3M verwendet auf SageMaker basierende Fehlererkennungsmodelle, um die Effektivität seiner Qualitätskontrollprozesse zu verbessern.

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Autonomes Fahren

Autonomes Fahren

Lyft Level 5 wurde auf SageMaker für das Training standardisiert und die Modelltrainingszeiten von Tagen auf unter ein paar Stunden reduziert.

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