Amazon SageMaker Autopilot

Automatisches Erstellen von Machine-Learning-Modellen bei voller Transparenz

Auf der Grundlage Ihrer Daten trainiert und optimiert Amazon SageMaker Autopilot automatisch die besten Machine-Learning-Modelle für die Klassifizierung oder Regression. Zugleich bleibt die volle Kontrolle und Transparenz erhalten.

Traditionell hat man bei der Entwicklung von ML-Modellen (Machine Learning) nur zwei Optionen. Zum einen kann man die Merkmale manuell vorbereiten, den Algorithmus auswählen und die Modellparameter optimieren, um die volle Kontrolle über das Modelldesign zu haben und alle Gedanken nachzuvollziehen, die in die Erstellung des Modells einflossen. Diese Vorgehensweise erfordert jedoch umfangreiches ML-Fachwissen. Zum anderen kann man, wenn einem dieses Fachwissen fehlt, auf einen automatisierten Ansatz (AutoML) zur Modellgenerierung zurückgreifen. Dabei wird einem die gesamte Schwerstarbeit abgenommen, man hat aber nur wenig Einblick in die Erstellung des Modells. Ein mit AutoML erstelltes Modell kann zwar gut funktionieren, ist aber möglicherweise weniger vertrauenserweckend, weil nicht nachvollziehbar ist, was darin eingeflossen ist. Zudem können Sie es nicht erneut erstellen und keine bewährten Methoden erlernen, die in der Zukunft hilfreich sein könnten.

Mit Amazon SageMaker Autopilot erübrigt sich diese Wahl. Sie können damit automatisch Machine-Learning-Modelle entwickeln – ohne Kompromisse. Mit SageMaker Autopilot stellen Sie einen tabellarischen Datensatz zur Verfügung und wählen die vorherzusagende Zielspalte aus. Dabei kann es sich um eine Zahl (zum Beispiel einen Hauspreis, Regression genannt) oder eine Kategorie (zum Beispiel Spam/nicht Spam, als Klassifizierung bezeichnet) handeln. SageMaker Autopilot untersucht automatisch verschiedene Lösungen, um das beste Modell zu finden. Anschließend können Sie das Modell mit nur einem Klick direkt in der Produktion bereitstellen oder auf Grundlage der empfohlenen Lösungen mit Amazon SageMaker Studio iterieren, um die Qualität des Modells weiter zu verbessern.

Funktionsweise

Funktionsweise – Autopilot

Vorteile

Schnelle Generierung hochwertiger Modelle

Nach einer ersten Reihe von Iterationen erstellt Amazon SageMaker Autopilot in SageMaker Studio eine Rangliste der Modelle, geordnet nach ihrer Leistung. Sie können feststellen, welche Merkmale in Ihren Daten bei den einzelnen Modellen verwendet wurden, und das Modell bereitstellen, das Ihrer Meinung nach für den eigenen Anwendungsfall am besten geeignet ist.

Beibehaltung von Transparenz und Kontrolle

Der Prozess zur Generierung eines Modells ist vollkommen transparent. Das Amazon SageMaker Notebook können Sie automatisch für jedes Modell generieren, das Amazon SageMaker Autopilot erstellt. Anschließend können Sie sich die Details der Erstellung genauer ansehen, das Modell nach Wunsch verfeinern und es später jederzeit anhand des Notebooks erneut erstellen.

Einfache Bereitstellung

Wenn Sie das bereitzustellende Modell auswählen, generiert Amazon SageMaker Autopilot mit einem einzigen Klick eine Inferenz-Pipeline. Eine Inferenz-Pipeline kann für Batch-Inferenzen direkt verwendet werden oder für Echtzeit-Inferenzen in einem vollständig verwalteten SageMaker-Endpunkt bereitgestellt werden.

Anwendungsfälle

Preisprognosen

Modelle für Preisprognosen kommen in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Immobilien sowie Energie und Versorgung häufig zum Einsatz, um den Preis von Aktien, Immobilien und natürlichen Ressourcen vorherzusagen. Amazon SageMaker Autopilot kann künftige Preise vorhersagen, damit Sie auf der Grundlage historischen Daten, etwa zur Nachfrage, zu saisonalen Trends und zu den Preisen anderer Rohstoffe, fundierte Investitionsentscheidungen treffen können.

Abwanderungsprognosen

Mit Kundenabwanderung ist der Verlust von Kunden oder Klienten gemeint. Jedes Unternehmen sucht nach Methoden, diese Abwanderung zu verhindern. Von Amazon SageMaker Autopilot automatisch generierte Modelle helfen Ihnen, Abwanderungsmuster zu verstehen. Modelle zur Abwanderungsprognose funktionieren so, dass zunächst die Muster in den vorhandenen Daten analysiert und dann Muster in neuen Datensätzen identifiziert werden. So erhalten Sie eine Prognosen zu Kunden, die am ehesten abwandern.

Risikobewertung

Zur Risikobewertung müssen potenzielle Ereignisse ermittelt und analysiert werden, die sich negativ auf Personen, Vermögenswerte und Ihr Unternehmen auswirken können. Von Amazon SageMaker Autopilot automatisch generierte Modelle sagen Risiken voraus, wenn sich neue Ereignisse zutragen. Modelle zur Risikobewertung werden anhand der vorhandenen Datensätze trainiert, sodass Sie optimierte Prognosen für Ihr Geschäft erhalten.