Modernisation de votre processus de développement du machine learning

Accélérer l'innovation en matière de machine learning à grande échelle tout en réduisant les coûts

Le machine learning (ML) est devenu un ingrédient technologique essentiel dans un large éventail de cas d'utilisation, allant du traitement du langage naturel et de la reconnaissance d'image jusqu'à la détection de fraude, la prévision de la demande, les recommandations de produits, la maintenance préventive et le traitement des documents. Pour exploiter les avantages du machine learning à grande échelle, il est nécessaire de normaliser un processus moderne de développement du ML à l'échelle de votre entreprise. La modernisation de votre processus de développement du ML peut accélérer votre rythme d'innovation en fournissant une infrastructure évolutive, des outils intégrés, des pratiques saines pour une utilisation responsable du ML, un choix d'outils accessibles aux développeurs et aux scientifiques des données de tous les niveaux de compétences en ML, ainsi qu'une gestion efficace des ressources pour maintenir les coûts à un niveau bas. 

Moderniser votre développement du machine learning à l'aide d'Amazon SageMaker (1:45)

Avantages

Accélération de l'innovation en matière de ML

Accélération de l'innovation en matière de ML

Réduisez le temps de développement des modèles de ML de plusieurs mois à seulement quelques semaines et accélérez la mise sur le marché des modèles. Améliorez la productivité des scientifiques des données grâce à des outils spécialement conçus pour chaque étape du développement du ML. Automatisez les processus de ML avec MLOps pour mettre à l'échelle le développement de modèles. 

Encourager une utilisation responsable du ML

Encourager une utilisation responsable du ML

Détectez les biais dans l'ensemble du flux de ML afin de rendre vos modèles plus équitables et plus transparents. Tirez parti de l'ensemble complet de fonctions de sécurité et de gouvernance d'AWS pour aider votre organisation à respecter les exigences de sécurité qui peuvent s'appliquer aux applications de ML. 

Innover, quel que soit le niveau de compétence en matière de ML

Innover avec tout niveau de compétence en matière de ML

Permettez à vos développeurs et scientifiques des données de développer des modèles de ML comme ils le souhaitent. Permettez aux scientifiques des données d'écrire du code dans un environnement de développement intégré, de créer automatiquement des modèles de ML ou de déployer des solutions préconçues pour des cas d'utilisation fréquents en quelques clics.

Réduction des coûts

Réduction des coûts

Réduisez le coût total de possession de plus de 54 % par rapport aux options autogérées en optimisant automatiquement l'infrastructure et en améliorant l'utilisation des ressources. 

Témoignages de clients

Lyft

La division véhicule autonome de Lyft, Lyft Level 5, a standardisé sur Amazon SageMaker pour l'entraînement et a réduit le temps d'entraînement du modèle, qui est passé de quelques jours à moins de deux heures. 

Lire le blog pour en savoir plus »

Bundesliga

Grâce à Amazon SageMaker Clarify, la Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH peut comprendre les éléments clés des informations de Bundesliga Match Facts afin de fournir des informations de meilleure qualité aux fans de football.

Lire l'article de blog »

Freddy's

Freddy's Frozen Custard & Steakburgers a eu recours à Amazon SageMaker Autopilot par l'intermédiaire de Domo pour déployer des modèles de Machine Learning sans avoir à embaucher des experts en la matière et a enregistré une croissance à deux chiffres de ses ventes. 

En savoir plus »

NerdWallet

Grâce à Amazon SageMaker, NerdWallet a réduit les coûts de formation au ML d'environ 75 %, même en augmentant le nombre de modèles formés.

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Cas d'utilisation

Analyse précise des images

Développez des modèles de reconnaissance d'image pour un large éventail de cas d'utilisation, notamment la détection d'objets, le diagnostic médical et la conduite autonome. Par exemple, les clients du secteur des soins de santé peuvent avoir recours aux fonctionnalités de SageMaker, telles que la classification des images, pour améliorer le diagnostic des patients, réduire la subjectivité du diagnostic et diminuer la charge de travail des pathologistes.

Automatisation du traitement de texte

Créez des modèles de ML pour traiter et analyser automatiquement les données provenant de documents manuscrits et électroniques afin d'analyser les documents plus rapidement, avec plus de précision et de manière plus rentable. Amazon SageMaker propose des algorithmes de machine learning intégrés, tels que BlazingText et Linear Learner, optimisés pour la classification de texte, le traitement du langage naturel (NLP) et la reconnaissance optique de caractères (OCR). SageMaker s'intègre également à Hugging Face, une bibliothèque de modèles de traitement du langage naturel très prisée. 

Détection rapide des anomalies

Identifiez les anomalies dans les données pour une série d'applications telles que la détection de fraude et la maintenance prédictive. Par exemple, identifiez les transactions suspectes avant qu'elles ne se produisent à l'aide du ML et alertez vos clients à temps pour renforcer leur confiance. SageMaker propose des algorithmes de ML intégrés, tels que Random Cut Forest et XGBoost, que vous pouvez utiliser pour entraîner et déployer rapidement des modèles de détection de fraude. 

Fourniture de recommandations personnalisées

Proposez des expériences en ligne personnalisées et uniques à vos clients afin de mieux les satisfaire et de développer rapidement votre activité grâce au ML. Amazon SageMaker fournit des algorithmes de ML intégrés, tels que les machines de factorisation, afin de créer des moteurs de recommandation. Vous pouvez également utiliser SageMaker Autopilot pour générer automatiquement un modèle de personnalisation et le déployer en quelques clics seulement.

Solution AWS

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker vous aide à moderniser facilement votre environnement de ML à travers vos secteurs d'activité, en permettant aux développeurs et aux scientifiques des données à tous les niveaux de compétences en matière de ML de créer, d'entraîner et de déployer des modèles de machine learning pour pratiquement tous les cas d'utilisation. SageMaker rassemble un large éventail de fonctionnalités de ML spécialisées dans une interface utilisateur unifiée et visuelle, en éliminant ainsi la nécessité de créer votre propre environnement de ML, afin que vous puissiez vous concentrer sur votre activité principale. SageMaker s'appuie sur deux décennies d'expérience d'Amazon en matière de développement d'applications de machine learning du monde réel, notamment les recommandations de produits, la personnalisation, les achats intelligents, la robotique et les appareils à assistance vocale.

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Ressources

Guide étape par étape d'Amazon SageMaker

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Didacticiel de dix minutes sur Amazon SageMaker

Regarder le didacticiel »

Solutions préconçues disponibles dans Amazon SageMaker JumpStart

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