Amazon SageMaker pour les scientifiques des données

Environnement de développement intégré (IDE) dédié au cycle de vie du machine learning (ML)

Accès aux données de sources de données structurées et non structurées

Amélioration de la productivité à l'aide d'outils sur mesure

Utilisez des blocs-notes Jupyter entièrement gérés en quelques clics

Préparez facilement les données et créez, formez et déployez des modèles de ML

La science des données est l'étude des données afin d'en extraire des informations pertinentes pour les entreprises. Elle pose des questions et y répond. Voici quelques exemples : « Que s'est-il passé ? », « Pourquoi cela s'est-il passé ? » et « Que se passera-t-il ensuite ? ». Le machine learning (ML) est essentiel pour la science des données, en ce sens qu'il permet aux machines de résoudre des problèmes que l'analytique traditionnelle ne peut pas résoudre facilement avec la logique basée sur les règles. Le ML analyse les données et détecte des modèles par le biais d'un apprentissage à partir d'exemples. Les machines peuvent ensuite utiliser ces modèles pour reconnaître des instances inconnues. Amazon SageMaker propose un large éventail de capacités ML utilisées par des dizaines de milliers de clients pour accéder à des données et les analyser, ainsi que créer, former et déployer des modèles ML de haute qualité. Vos équipes de science des données peuvent être jusqu'à 10 fois plus productives grâce à SageMaker.

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Découvrez le ML avec SageMaker Studio Lab

Apprenez et expérimentez le ML à l'aide d'un environnement de développement gratuit et sans configuration

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SageMaker Studio fournit une interface visuelle unique basée sur le web qui vous permet de mettre en œuvre toutes les étapes du machine learning, améliorant ainsi la productivité de l'équipe de science des données.

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