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Amazon SageMaker Ground Truth

Amazon SageMaker Ground Truth

Entwickeln, testen und optimieren Sie gemeinsam mit unserem Expertenteam Anwendungen der generativen KI, die den potenziellen Nutzen Ihrer Daten ausschöpfen.

Warum SageMaker Ground Truth?

Bei uns finden Sie praxisorientierte wissenschaftliche und technische Unterstützung bei der Optimierung Ihrer eigenen Modelle und von Modellen Dritter auf vorgegebene Ziele bei Latenz, Kosten und Genauigkeit der Modelle. Amazon SageMaker Ground Truth verfügt über einen umfassenden Satz von Funktionen zur individuellen Anpassung von Modellen. So können Sie das Potenzial menschlichen Feedbacks im gesamten ML-Lebenszyklus zur Steigerung von Genauigkeit und Relevanz von Modellen nutzen. Wir arbeiten in Ihrer AWS-Umgebung und beschleunigen so die Feinabstimmung von Modellen, von der Datenaufbereitung über die Optimierung bis hin zum Testen und Bewerten – für jede beliebige Branche. Mithilfe von SageMaker Ground Truth können Sie Modelle der generischen KI schnell in leistungsstarke, maßgeschneiderte Lösungen verwandeln, die einen enormen geschäftlichen Nutzen ergeben.

Vorteile von SageMaker Ground Truth

Das individuell angepasste Modell zeigt gegenüber den Basismetriken messbare Verbesserungen, sei es in Bezug auf Geschwindigkeit, Genauigkeit oder Kosteneffizienz. Dank dieser technischen Grundlage können Ihre Teams ihre KI-Lösungen voller Zuversicht bereitstellen und skalieren.
Die Wirkung ist unmittelbar und nachhaltig. KI-Workloads optimieren Abläufe, da sie fachspezifische Aufgaben und zuvor schwierige Sprachanforderungen besser bewältigen können.
Durch die Implementierung optimierter, kleinerer Modelle können Sie die gleiche oder sogar eine bessere Performance erzielen und zugleich die Betriebskosten von KI senken. Das führt zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen und zu einem besseren ROI Ihrer KI-Investitionen.
SageMaker Ground Truth gibt Ihnen ein Komplettlösungspaket in die Hand. Ihre Teams erhalten ein individuell angepasstes, für die Produktion bereites Modell, das speziell auf Ihren konkreten Anwendungsfall optimiert wurde. Dabei können die Teams auf eine umfassende Dokumentation und ein riesiges Code-Repository zurückgreifen.

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