Mit dem Amazon SageMaker JumpStart können Sie schnell und einfach mit maschinellem Lernen beginnen. Um den Einstieg zu vereinfachen, bietet der SageMaker JumpStart eine Reihe von Lösungen für die häufigsten Anwendungsfälle, die mit nur wenigen Klicks bereitgestellt werden können. Die Lösungen sind vollständig anpassbar, und präsentieren die Anwendung von AWS CloudFormation Vorlagen und Referenzarchitektur, sodass Sie Ihre ML-Reise beschleunigen können. Der Amazon SageMaker JumpStart unterstützt auch die Bereitstellung und Feinabstimmung von mehr als 150 gängigen Open Source-Modellen wie Verarbeitung natürlicher Sprache, Objekterkennung und Bildklassifizierung mit einem Klick.
Anwendungsfälle
Entdecken Sie die Möglichkeiten des Amazon SageMaker JumpStart
Vorausschauende Wartung
Ergreifen Sie vorbeugende Maßnahmen wie den Austausch und die Wartung von Teilen zum optimalen Zeitpunkt, verlängern Sie die verbleibende Lebensdauer Ihrer Maschinen zu den niedrigsten Kosten und verbessern Sie die Betriebseffizienz.
Computervision
Bringen Sie Automatisierung oder intelligente Erweiterung in eine Vielzahl von Anwendungen, um Qualität und Geschwindigkeit zu verbessern.
Autonomes Fahren
Erkennen Sie Objekte wie Fußgänger und andere Fahrzeuge auf der Straße, um das Innovationstempo zu beschleunigen und selbstfahrende Fahrzeuge zum Leben zu erwecken.
Betrugserkennung
Automatisieren Sie die Erkennung verdächtiger Transaktionen und anderer anomaler Verhaltensweisen schneller und alarmieren Sie Ihre Kunden rechtzeitig, um potenzielle finanzielle Verluste zu reduzieren und das Kundenvertrauen zu stärken.
Kreditrisikoprognose
Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls, um die risikobereinigten Renditen zu maximieren.
Extrahieren und analysieren Sie Daten aus Dokumenten
Extrahieren, verarbeiten und analysieren Sie automatisch Daten aus handschriftlichen und elektronischen Dokumenten, um genauere Untersuchungen und schnellere Entscheidungen zu treffen.
Abwanderungsprognosen
Prognostizieren Sie die Wahrscheinlichkeit einer Kundenabwanderung und verbessern Sie die Kundenbindung, indem Sie sich auf mögliche Abgänger konzentrieren und Abhilfemaßnahmen wie Werbeangebote ergreifen.
Nachfrageprognose
Prognostizieren Sie Bedarfsmetriken schneller und genauer, um rechtzeitig Entscheidungen treffen zu können, um die Erwartungen der Kunden zu erfüllen und die Lagerbestandskosten und den Abfall zu reduzieren.
Personalisierte Empfehlungen
Bieten Sie Ihren Kunden maßgeschneiderte, einzigartige Erlebnisse, um die Kundenzufriedenheit zu verbessern und Ihr Geschäft schnell auszubauen
Erste Schritte
Anwendungsfall |
Lösung |
Erste Schritte |
Vorausschauende Wartung |
Vorausschauende Wartung für Flottenfahrzeuge |
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Vorausschauende Wartung für die Herstellung |
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Computervision |
Produktfehlererkennung in Bildern |
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Autonomes Fahren |
Visuelle Wahrnehmung mit aktivem Lernen für autonome Fahrzeuge |
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Betrugserkennung |
Erkennen Sie bösartige Benutzer und Transaktionen |
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Betrugserkennung bei Finanztransaktionen mithilfe einer Deep Graph-Bibliothek |
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Kreditrisikoprognose |
Kreditentscheidungen erklären |
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Extrahieren und analysieren Sie Daten aus Dokumenten |
Differenzielle Privatsphäre für die Stimmungsklassifizierung |
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Dokumentzusammenfassung, Entität und Relationship Extraction |
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Handschrifterkennung mit Amazon SageMaker |
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Fehlende Werte in Tabellendatensätze eintragen |
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Abwanderungsprognosen |
Abwanderungsprognosen mit Text |
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Nachfrageprognose |
Bedarfsprognose mit Deep Learning |
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Personalisierte Empfehlungen |
Entitätsauflösung in Identitätsdiagrammen mit Deep Graph-Bibliothek |
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| Kaufmodellierung |
Kunden
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Mission Automate
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„Dank des Amazon SageMaker JumpStart können wir ML-Lösungen innerhalb weniger Tage einführen, um die Anforderungen an die Prognose des Machine Learnings schneller und zuverlässiger zu erfüllen.“
Alex Panait, CEO – Mission Automate
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MyCase
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„Dank des Amazon SageMaker JumpStart können wir bessere Ausgangspunkte haben, sodass wir eine ML-Lösung für unsere eigenen Anwendungsfälle in 4-6 Wochen anstatt in 3-4 Monaten bereitstellen können.“
Gus Nguyen, Software Engineer – MyCase
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MyCase
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„Mit dem Amazon SageMaker JumpStart können wir ML-Anwendungen wie die automatische Anomalieerkennung oder Objektklassifizierung schneller erstellen und innerhalb weniger Tage Lösungen vom Proof of Concept bis zur Produktion starten.“
Milos Hanzel, Platform Architect – Pivotree
Ressourcen
Betrugserkennung in heterogenen Netzwerken mit Amazon SageMaker und Deep Graph-Bibliothek
Aufbau einer KI-gestützten Kampfschlange mit verstärkendem Lernen auf Amazon SageMaker
Skalieren Ihrer KI-gestützten Kampfschlange mit verteiltem verstärkendem Lernen in Amazon SageMaker
Beschleunigung von Lösungen für autonome Fahrzeuge mit Amazon SageMaker am Beispiel von Lyft
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AWS Machine Learning Heroes