Amazon SageMaker

Технологии машинного обучения для любого специалиста по работе с данными и разработчика

Amazon SageMaker Studio

Amazon SageMaker за счет широкого спектра возможностей помогает специалистам по работе с данными и разработчикам в быстрой подготовке, обучении и развертывании высококачественных моделей машинного обучения.

Самый функциональный сервис машинного обучения

Ускорение инноваций благодаря специализированным средствам для каждого этапа разработки систем машинного обучения, включая разметку и подготовку данных, создание признаков, определение статистического смещения, автоматизированное машинное обучение, обучение, настройка, размещение, анализ, мониторинг и рабочая эксплуатация.

Рабочий поток машинного обучения
Интегрированная среда разработки для машинного обучения

Первая интегрированная среда разработки (IDE) для машинного обучения

Повышение эффективности работы с помощью Amazon SageMaker Studio, первой полностью интегрированной средой разработки, которая создана специально для машинного обучения и позволяет использовать все необходимое для машинного обучения в едином визуальном пользовательском интерфейсе.

Интегрированные функциональные возможности

Функциональные возможности, которые сразу создавались с учетом взаимодействия

Интегрированные возможности Amazon SageMaker для разработки машинного обучения позволяют обойтись без многомесячных трудов по разработке собственного кода для интеграции и значительно снизить затраты.

Принцип работы

  • Обзор
  • Подробности

Один из самых быстрорастущих сервисов в истории AWS

Amazon SageMaker основывается на двадцатилетнем опыте Amazon по разработке приложений машинного обучения для реального мира, в том числе для рекомендации товаров, персонализации, интеллектуальных покупок, роботизации и устройств с голосовым управлением.

В 10 раз

выше производительность команды

На 90 %

меньше расходов благодаря управляемому спотовому обучению

На 75 %

ниже расходы на логические выводы

На 54 %

снижена полная стоимость владения (TCO)

На 70 %

ниже расходы на маркировку данных

198

новых возможностей, добавленных после запуска

22

программы по обеспечению соответствия требованиям (PCI, HIPAA, SOC 1/2/3, FedRAMP, ISO и др.)

Amazon SageMaker поддерживает ведущие платформы машинного обучения

TensorFlow
PyTorch
mxnet

Основные функции для подготовки данных, создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения

Повышайте производительность с помощью первой полностью интегрированной среды разработки (IDE) для машинного обучения

Amazon SageMaker Studio предоставляет единый визуальный веб‑интерфейс, в котором можно проводить все этапы разработки ML, необходимые для создания, обучения и развертывания моделей.

Подробнее »
SageMaker Studio

Автоматическое создание, обучение и настройка моделей

Amazon SageMaker Autopilot выбирает лучший алгоритм для прогнозирования и автоматически создает, обучает и настраивает модели машинного обучения без потери наглядности или возможности контроля.

Подробнее »
SageMaker Autopilot

Снижение расходов на маркировку данных до 70 %

Amazon SageMaker Ground Truth упрощает точную маркировку наборов обучающих данных для различных вариантов применения, включая трехмерные облака точек, видео, изображения и текст.

Подробнее »
SageMaker Ground Truth
Новое

Самый быстрый и простой способ подготовки данных для машинного обучения

Amazon SageMaker Data Wrangler сокращает время, необходимое для подготовки данных для машинного обучения, с нескольких недель до считаных минут. Вы можете выполнять каждый из этапов подготовки данных, в том числе отбор, очистку, изучение и визуализацию, всего за несколько щелчков мыши.

Подробнее »
SageMaker Data Wrangler
Новое

Специально созданное хранилище признаков для машинного обучения

Amazon SageMaker Feature Store – это специализированный репозиторий для хранения, обновления, извлечения и распространения признаков для машинного обучения. SageMaker Feature Store предлагает единое представление всех признаков для использования в моделях машинного обучения, что значительно упрощает создание моделей с высочайшей точностью прогнозирования.

Подробнее »
SageMaker Feature Store

Быстрое обучение моделей высокого качества

Amazon SageMaker содержит встроенные отладчик и профилировщик, которые позволяют вам выявлять и устранять ошибки в обучении и узкие места производительности до передачи моделей в рабочую среду.

Подробнее »
SageMaker Debugger

Развертывание в облаке за один щелчок

Amazon SageMaker упрощает развертывание обученной модели в производственной среде (это можно сделать за один щелчок мыши), поэтому можно сразу начать генерировать прогнозы на основе пакетных данных или данных, поступающих в режиме реального времени.

Подробнее »
Развертывайте одним щелчком
Новое

Повышение качества моделей на периферийных устройствах

Amazon SageMaker Edge Manager помогает оптимизировать, защищать, отслеживать и обслуживать модели машинного обучения на большом количестве периферийных устройств, чтобы гарантировать корректность работы моделей, развернутых на периферийных устройствах.

Подробнее »
SageMaker Edge Manager

Важные возможности для машинного обучения в производственной среде

SageMaker Pipelines
Новое

Автоматизируйте рабочие процессы машинного обучения

Конвейеры Amazon SageMaker Pipelines – это первый удобный специализированный сервис непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) для машинного обучения. Рабочие процессы можно передавать другим командам для повторного применения.

Подробнее »
SageMaker Clarify
Новое

Обнаружение смещений и анализ прогнозов

Amazon SageMaker Clarify позволяет выполнять обнаружение смещений на любой стадии рабочего процесса машинного обучения, благодаря чему вы сможете улучшить точность и прозрачность своих моделей. Этот сервис также предоставляет графы важности признаков, благодаря которым проще объяснять прогнозы на основе моделей и составлять отчеты, которые можно использовать для создания презентаций в компании или выявления проблем с моделью, требующей исправления.

Подробнее »
SageMaker Security

Защита данных и кода на протяжении всего цикла машинного обучения

Amazon SageMaker обеспечивает широкий набор возможностей для безопасности, например шифрование, подключение к частной сети, авторизацию, аутентификацию, мониторинг и доступность для аудита, что поможет вашей организации соблюдать самые строгие требования к безопасности, которые могут применяться к рабочим нагрузкам машинного обучения.

Подробнее »

Важные возможности для машинного обучения в производственной среде

SageMaker Pipelines
Новое

Автоматизируйте рабочие процессы машинного обучения

Конвейеры Amazon SageMaker Pipelines – это первый удобный специализированный сервис непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD) для машинного обучения. Рабочие процессы можно передавать другим командам для повторного применения.

Подробнее »
SageMaker Clarify
Новое

Повысьте прозрачность

Amazon SageMaker Clarify позволяет выполнять обнаружение смещений на любой стадии рабочего процесса машинного обучения, благодаря чему вы сможете улучшить точность и прозрачность своих моделей. Этот сервис также предоставляет графы важности признаков, благодаря которым проще объяснять прогнозы на основе моделей и составлять отчеты, которые можно использовать для создания презентаций в компании или выявления проблем с моделью, требующей исправления.

Подробнее »
SageMaker Security

Защита данных и кода на протяжении всего цикла машинного обучения

Amazon SageMaker обеспечивает широкий набор возможностей для безопасности, например шифрование, подключение к частной сети, авторизацию, аутентификацию, мониторинг и доступность для аудита, что поможет вашей организации соблюдать самые строгие требования к безопасности, которые могут применяться к рабочим нагрузкам машинного обучения.

Подробнее »

Клиенты, использующие Amazon SageMaker

Десятки тысяч клиентов используют Amazon SageMaker в широком спектре отраслей.

Другие примеры использования сервисов клиентами »
Capital One
Celgene
Conde Nast
Domino
F1
GE
Lyft
Roche
Siemens
T-Mobile
Thomson Reuters
Verizon
Новое

Начать работу с Amazon SageMaker JumpStart

Amazon SageMaker представляет собой сервис машинного обучения, который можно использовать для создания, обучения и развертывания моделей ML практически любого назначения. Краткую техническую справку можно найти в пошаговом руководстве по SageMaker. Чтобы вам было легче начать работу над проектом машинного обучения, Amazon SageMaker JumpStart предлагает для самых типичных сценариев набор заранее подготовленных решений, которые вы можете развернуть парой щелчков мыши. Эти решения полностью персонализируемы, то есть вы можете адаптировать их для своих потребностей, вариантов использования и наборов данных.

Пошаговое руководство по SageMaker » SageMaker JumpStart »
Профилактическое обслуживание

Профилактическое обслуживание

Georgia Pacific использует SageMaker для разработки моделей машинного обучения, которые заблаговременно выявляют возможные проблемы с оборудованием.

Подробнее »
Машинное зрение

Машинное зрение

3M использует модели обнаружения дефектов на основе SageMaker, чтобы повысить эффективность процессов контроля качества.

Подробнее »
Автономные автомобили

Автономные автомобили

Lyft Level 5 создала стандарты обучения на основе SageMaker, что позволило снизить длительность обучения моделей с нескольких дней до пары часов.

Подробнее »

Ресурсы для Amazon SageMaker

Начать работу с Amazon SageMaker за считанные минуты (29:18)