Modernizza il tuo processo di sviluppo di machine learning
Il machine learning (ML) è diventato un elemento tecnologico fondamentale in un'ampia gamma di casi d'uso, dall'elaborazione del linguaggio naturale e dalla visione artificiale al rilevamento frodi, alla previsione di domanda, ai suggerimenti di prodotto, alla manutenzione preventiva, all'elaborazione di documenti. Sfruttare i vantaggi del machine learning su vasta scala richiede la standardizzazione di un moderno processo di sviluppo di ML nella tua azienda. Modernizzare il processo di sviluppo ML può velocizzare il ritmo dell'innovazione offrendo una infrastruttura scalabile, strumenti integrati, pratiche salutari per un uso responsabile dell'ML, un set di strumenti accessibili per sviluppatori e data scientist con qualsiasi livello di competenza ML ed una gestione di risorse efficiente per tenere bassi i costi.
Vantaggi
Velocizza l'innovazione ML
Riduci il tempo di sviluppo dei modelli di ML da interi mesi a settimane per commercializzarli più velocemente. Migliora la produttività dei data scientist con strumenti costruiti appositamente per ogni fase dello sviluppo ML. Automatizza i processi ML con MLOps per dimensionare lo sviluppo dei modelli.
Incoraggia un uso responsabile di ML
Rileva pregiudizi nell'intero flusso di lavoro ML per aggiungere una maggiore imparzialità e trasparenza ai tuoi modelli. Sfrutta un set completo di funzionalità di sicurezza e gestione AWS per aiutare la tua organizzazione con i requisiti di sicurezza che potrebbero essere applicati ai carichi di lavoro ML.
Modernizza con qualsiasi livello di competenza di ML
Permetti ai tuoi sviluppatori e data scientist di sviluppare modelli ML nel modo che preferiscono. Dai la possibilità ai data scientist di scrivere codici in un ambiente di sviluppo integrato, di costruire automaticamente modelli ML o di implementare soluzioni pre-costruite per casi d'uso frequenti in pochi click.
Riduci i costi
Riduci il costo totale di proprietà di oltre il 54% rispetto ad opzioni autogestite ottimizzando automaticamente l'infrastruttura e migliorando l'utilizzo delle risorse.
Testimonianze dei clienti
La divisione dei veicoli con pilota automatico di Lyft, la Lyft Level 5, è stata standardizzata su Amazon SageMaker per la formazione ed ha ridotto i tempi di addestramento dei modelli da interi giorni a meno di un paio di ore.
Con Amazon SageMaker Clarify, la Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH può comprendere gli elementi chiave delle informazioni dettagliate di Bundesliga Match Facts per offrire informazioni dettagliare di alta qualità agli appassionati di calcio.
Freddy's Frozen Custards & Steakburgers ha utilizzato Amazon SageMaker Autopilot attraverso Domo per implementare modelli di machine learning senza dover assumere esperti di ML ed ha avuto una crescita delle vendite pari ad una percentuale a doppia cifra.
Utilizzando Amazon SageMaker, NerdWallet ha ridotto i costi di addestramento ML di circa il 75%, aumentando al contempo anche il numero di modelli addestrati.
Casi d'uso
Analizza le immagini accuratamente
Sviluppa modelli di visione artificiale per un'ampia gamma di casi d'uso, compresi il rilevamento di oggetti, la diagnosi medica ed il pilota automatico. Per esempio, i clienti del settore sanitario possono usare le funzionalità SageMaker, come la classificazione di immagini, per migliorare le diagnosi di pazienti, ridurre la soggettività nelle diagnosi e il carico di lavoro dei patologi.
Automatizza l'elaborazione del testo
Costruisci modelli ML per elaborare automaticamente ed analizzare dati da documenti scritti a mano ed elettronici in modo poter analizzare documenti in un modo più veloce, accurato e conveniente. Amazon SageMaker fornisce algoritmi di ML integrati, come BlazingText e Linear Learner, che sono ottimizzati per la classificazione del testo, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR). Inoltre, SageMaker è integrato con Hugging Face, una famosa biblioteca modello NLP.
Rileva rapidamente anomalie
Identifica anomalie nei dati per una gamma di applicazioni come rilevamento frodi e manutenzione predittiva. Identifica ad esempio transazioni sospette prima che essere vengano effettuate utilizzando ML ed avvisa i tuoi clienti in tempo per rafforzarne la fiducia. SageMaker offre algoritmi ML integrati, come Random Cut Forest e XGBoost, che puoi utilizzare per addestrare ed implementare modelli di rilevamento frodi rapidamente.
Offri suggerimenti personalizzati
Offri ai clienti esperienze online personalizzate, migliora la soddisfazione del cliente e sviluppa rapidamente l'azienda utilizzando ML. Amazon SageMaker offre algoritmi ML integrati, come le macchine di fattorizzazione, per costruire motori di suggerimento. Puoi anche usare SageMaker Autopilot per generare automaticamente un modello di personalizzazione e per implementarlo in pochi click.
Soluzioni in evidenza su AWS
Scopri i servizi mirati, le soluzioni AWS, le soluzioni per i partner e le linee guida per affrontare rapidamente i tuoi casi d'uso aziendali e tecnici.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker ti aiuta a modernizzare il tuo ambiente ML nella tua azienda, permettendo a sviluppatori e data scientist con qualsiasi livello di competenza ML di costruire, formare ed implementare modelli di machine learning per qualsiasi caso d'uso. SageMaker unisce un'ampia gamma di strumenti di funzionalità ML appositamente costruiti in un'unica interfaccia utente, eliminando il bisogno di costruire il proprio ambiente ML e permettendo di focalizzarsi sulle proprie attività principali. SageMaker si fonda su due decenni di esperienza di Amazon nello sviluppo di applicazioni di machine learning nel mondo reale, tra cui suggerimenti sui prodotti, personalizzazione, shopping intelligente, robotica e dispositivi vocali assistiti.
Orchestratore dei carichi di lavoro MLOps
Questa soluzione consente di snellire e rafforzare le best practice dell'architettura per la produzione di modelli di machine learning (ML). Questa soluzione è un framework estensibile che fornisce un'interfaccia standard per la gestione delle pipeline di ML per i servizi ML di AWS e di terze parti.
Linee guida per l'inferenza di immagini dall'alto su AWS
Scopri come elaborare le immagini di telerilevamento utilizzando modelli di machine learning che rilevano e identificano automaticamente gli oggetti raccolti da satelliti, veicoli aerei senza pilota e altri dispositivi di telerilevamento.
Linee guida per l’addestramento di modelli distribuiti su AWS
Questa guida aiuta i clienti con restrizioni locali o che hanno già investito in Kubernetes a utilizzare Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) e Kubeflow o Amazon SageMaker per implementare un'architettura di addestramento ibrida e distribuita per il machine learning (ML).
Risorse
Guida dettagliata di Amazon SageMaker
Il tutorial di dieci minuti di Amazon SageMaker
Le soluzioni pre-costruite disponibili su Amazon SageMaker JumpStart
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