Crea, addestra e implementa modelli di ML con SageMaker AI (ex Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

La nuova generazione di Amazon SageMaker è il centro per tutti i tuoi dati, analisi e IA
Inizia a usare Amazon SageMaker

Panoramica

Riunendo le funzionalità di machine learning e analisi di AWS ampiamente comprovate, Amazon SageMaker offre un'esperienza integrata per l'analisi e l'intelligenza artificiale con accesso unificato a tutti i tuoi dati. Collabora e crea più velocemente da uno studio unificato (in anteprima) utilizzando strumenti consueti di AWS per lo sviluppo di modelli, l'IA generativa, l'elaborazione dei dati e l'analisi SQL, con l'accelerazione offerta da Amazon Q Developer, l'assistente di IA generativa più avanzato per lo sviluppo di software. Accedi a tutti i tuoi dati, indipendentemente dal fatto che siano archiviati in data lake, data warehouse o origini dati federate o di terze parti, con una governance integrata per rispondere alle tue esigenze di sicurezza aziendale.

Vantaggi

Amazon SageMaker Unified Studio (anteprima) offre un'esperienza integrata per utilizzare tutti i dati e gli strumenti per l'analisi e l'intelligenza artificiale. Scopri i tuoi dati e sfruttali utilizzando strumenti AWS familiari per lo sviluppo di modelli, l'IA generativa, l'elaborazione dei dati e l'analisi SQL. Lavora su risorse di elaborazione utilizzando notebook unificati, scopri e interroga diverse origini dati con un editor SQL integrato, addestra e implementa modelli di intelligenza artificiale su larga scala e crea rapidamente applicazioni di IA generativa personalizzate. Crea e condividi in modo sicuro analisi e artefatti di intelligenza artificiale come dati, modelli e applicazioni di IA generativa per portare i prodotti di dati sul mercato più velocemente.
Accelera l'intelligenza artificiale in Amazon SageMaker con un set completo di funzionalità di sviluppo IA che sono sicure fin dalla progettazione. Addestra, personalizza e implementa ML e modelli di fondazione (FM) su un'infrastruttura altamente performante ed economica. Utilizza strumenti appositamente creati per l'intero ciclo di vita dell'IA, dagli ambienti di sviluppo integrati (IDE) ad alte prestazioni e dalla formazione distribuita all'inferenza, alle operazioni di IA, alla governance e all'osservabilità. Crea rapidamente applicazioni di IA generativa su misura per la tua azienda con modelli all'avanguardia e dati proprietari. Accelera lo sviluppo dell'intelligenza artificiale con Amazon Q Developer, che ti aiuta a scoprire più facilmente i dati, a costruire e addestrare modelli di ML, a generare query SQL e a creare ed eseguire lavori di pipeline dei dati, il tutto attraverso il linguaggio naturale.
Unifica tutti i tuoi dati sui data lake di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e sui data warehouse di Amazon Redshift con Amazon SageMaker Lakehouse. Ottieni la flessibilità di accedere ai dati e sottoporli a query sul posto con tutti gli strumenti e i motori compatibili con Apache Iceberg su una singola copia di dati di analisi. Proteggi i dati definendo autorizzazioni granulari, applicate ai tuoi strumenti di analisi e intelligenza artificiale nel lakehouse. Porta i dati dai database e dalle applicazioni operative nel lakehouse in tempo quasi reale tramite integrazioni Zero-ETL. Inoltre, accedi ai dati ed esegui query sul posto con funzionalità di query federate su origini dati di terze parti.
Garantisci la sicurezza aziendale con una governance integrata durante l'intero ciclo di vita dei dati e dell'IA. Amazon SageMaker ti consente di controllare l'accesso ai dati, ai modelli e agli artefatti di sviluppo corretti da parte dell'utente giusto per lo scopo giusto. Definisci e applica in modo coerente le policy di accesso utilizzando un unico modello di autorizzazione unico con controlli di accesso granulari tramite Amazon SageMaker Catalog. Salvaguarda e proteggi i tuoi modelli di intelligenza artificiale con classificazione dei dati, rilevamento della tossicità, guardrail e policy di IA responsabile. Ottieni fiducia in tutta l'organizzazione con il monitoraggio e l'automazione della qualità dei dati, il rilevamento dei dati sensibili e la derivazione di dati e ML.

Ecco la nuova generazione di SageMaker

Funzionalità

Clienti

Toyota

“Con l'obiettivo di gestire i set di dati in silo sparsi nelle nostre attività automobilistiche, stiamo esplorando Amazon SageMaker per unificare e governare i dati nelle nostre unità connesse che si occupano di auto, vendita, produzione e catena di fornitura. Questo approccio ci consente di cercare, scoprire e condividere dati senza sforzo, gettando le basi per prevenire problemi di qualità, aumentare la sicurezza e la soddisfazione dei clienti, e accelerare lo sviluppo di applicazioni di IA generativa”.

- Kamal Distell, Vicepresidente di dati, analisi, piattaforme e data science presso TMNA

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NatWest Group

“Il nostro team di ingegneria della piattaforma di dati ha implementato diversi strumenti per gli utenti finali per attività di ingegneria dei dati, ML, SQL e IA generativa. Nel tentativo di semplificare i processi in tutta la banca, abbiamo cercato di facilitare anche l'autenticazione degli utenti e l'autorizzazione per l'accesso ai dati. Amazon SageMaker offre un'esperienza utente pronta all'uso per aiutarci a implementare un unico ambiente in tutta l'organizzazione, riducendo circa del 50% il tempo necessario ai nostri utenti di dati per accedere ai nuovi strumenti”.

- Zachery Anderson, CDAO presso NatWest Group

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Roche

“Abbiamo utilizzato Amazon Redshift per ottenere informazioni dettagliate da dati strutturati e semi-strutturati in tutti i nostri repository di dati. Il nuovo Amazon SageMaker Lakehouse è uno strumento che mi entusiasma, perché potrebbe migliorare e unificare l'accesso al data lake e ad altre origini dati con servizi come Amazon Redshift, Catalogo dati Glue e Lake Formation. Questa innovazione consentirà ai nostri team di progettazione e gestione dei dati di semplificare l'accesso ai dati, promuovendo l'interoperabilità tra carichi di lavoro di dati, analisi e applicazioni. Prevedo una notevole riduzione degli errori nei dati grazie a una minore copia dei dati, una riduzione del 40% dei tempi di elaborazione, una più rapida riscrittura dei dati di analisi nei sistemi transazionali per migliorare il processo decisionale e maggiore possibilità per i nostri team di concentrarsi sulla creazione di valore aziendale”.

- Yannick Misteli, Responsabile dell'ingegneria, dipartimento della strategia globale di prodotto presso Roche

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Lennar

“Negli ultimi 18 mesi abbiamo lavorato con AWS per trasformare la nostra base di dati e poter utilizzare le soluzioni migliori e anche più convenienti. Grazie a innovazioni come Amazon SageMaker Unified Studio e Amazon SageMaker Lakehouse, prevediamo di accelerare la velocità di distribuzione attraverso un accesso senza interruzioni a dati e servizi, che consentirà ai nostri ingegneri, analisti e scienziati di ricavare informazioni che forniscono valore materiale al nostro business”.

- Lee Slezak, Vicepresidente senior di dati e analisi presso Lennar

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Natera, Inc

“La nostra organizzazione sta sfruttando Amazon DataZone, Amazon SageMaker AI, Amazon Athena e Amazon Redshift per gestire e analizzare i nostri dati clinici e genomici. Siamo entusiasti di avere ora la governance unificata del catalogo Amazon SageMaker, che semplificherà l'individuazione e l'accesso ai dati, consentendo al nostro team di analizzare rapidamente i dati pertinenti in tutto il nostro dominio. Questa integrazione ci aiuterà a creare set di dati su misura, riducendo potenzialmente il nostro tempo di analisi e, successivamente, a migliorare i risultati per i pazienti man mano che raggiungiamo il nostro obiettivo di rendere i test genetici personalizzati una parte standard dell'assistenza”.

- Mirko Buholzer, Vicepresidente dell'ingegneria dei software presso Natera, Inc.

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