Amazon SageMaker JumpStart помогает быстро и легко начать работу с машинным обучением. Для этого в SageMaker JumpStart есть набор решений, которые могут использоваться в большинстве практических случаев и быстро развертываться всего за несколько щелчков мыши. Эти полностью настраиваемые решения демонстрируют применение шаблонов и примеров архитектуры AWS CloudFormation, чтобы вы могли ускорить процесс освоения машинного обучения. Amazon SageMaker JumpStart также поддерживает развертывание за один щелчок мыши и точное управление более чем 150-ю популярными моделями с открытым исходным кодом, такими как модели обработки естественного языка, обнаружения объектов и классификации изображений.

Примеры использования

Изучите возможности Amazon SageMaker JumpStart

Профилактическое обслуживание

Профилактическое обслуживание

Выполнение профилактических действий, таких как частичная замена и обслуживание в оптимальный период времени, чтобы при минимальных затратах увеличить срок службы оборудования и повысить операционную эффективность.

Посмотреть видео »

Машинное зрение

Машинное зрение

Применение автоматизации или интеллектуального дополнения к широкому спектру приложений, чтобы повысить качество и скорость работы.

Читать блог »

Автономные автомобили

Автономные автомобили

Обнаружение объектов (пешеходов и транспортных средств) на дороге для ускорения темпов инновации и внедрения в реальную жизнь автономных автомобилей.

Читать блог »

Выявление мошенничества

Выявление мошенничества

Быстрое автоматическое обнаружение подозрительных транзакций и прочего аномального поведения и своевременное оповещение клиентов для укрепления их доверия и снижения риска финансовых потерь.

Посмотреть видео »

Прогнозирование кредитных рисков

Прогнозирование кредитных рисков

Прогнозирование вероятности невыплат по задолженностям с целью повышения прибыли по рискованным инвестициям.

Посмотреть видео »

Извлечение данных из документов и их анализ

Извлечение данных из документов и их анализ

Автоматическое извлечение, обработка и анализ данных из рукописных и электронных документов для более точного анализа и быстрого принятия решений.

Читать блог »

Прогнозирование оттока клиентов

Прогнозирование оттока клиентов

Прогнозирование вероятности оттока клиентов и повышение удержания клиентов путем целенаправленной работы с теми, у кого высока вероятность ухода, и применения корректирующих действий, например рекламных акций.

Читать блог »

Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса

Более точное и быстрое прогнозирование характеристик спроса для своевременного принятия решений, чтобы выполнить ожидания клиентов и снизить затраты на перемещение и отходы.

Посмотреть видео »

Персонализированные рекомендации

Персонализированные рекомендации

Предоставление клиентам персонализированного и уникального взаимодействия для повышения удовлетворенности и быстрого роста бизнеса.

Читать блог »

Начало работы

Пример использования

Решение

Начать работу

Профилактическое обслуживание

Профилактическое обслуживание для парков транспортных средств

GitHub »

Профилактическое обслуживание для производства

GitHub »

Машинное зрение

Обнаружение дефектов продукции на изображениях

GitHub »

Автономные автомобили

Визуальное восприятие с активным обучением для автономных автомобилей

GitHub »

Выявление мошенничества

Обнаружение злоумышленников и мошеннических транзакций

GitHub »

Выявление мошенничества при финансовых транзакциях с помощью библиотеки Deep Graph Library

GitHub »

Прогнозирование кредитных рисков

Объяснение решений по кредитам

GitHub »

Извлечение данных из документов и их анализ

Дифференцированный подход к конфиденциальности для анализа тональности

GitHub »

Статистическая обработка документов, извлечение сущностей и связей

GitHub »

Распознавание рукописного текста с помощью Amazon SageMaker

GitHub »

Заполнение пробелов в значениях в табличных записях

GitHub »

Прогнозирование оттока клиентов

Предсказание оттока клиентов с помощью текста

GitHub »

Прогнозирование спроса

Прогнозирование спроса с помощью глубокого обучения

GitHub »

Персонализированные рекомендации

Выявление сущностей на графах идентификации на основе библиотеки Deep Graph Library

GitHub »

Моделирование процесса покупки

GitHub »

Клиенты

  • Mission Automate
  • MyCase
  • Pivotree
  • Mission Automate
  • Mission Automate
    Mission Automate
    «Благодаря Amazon SageMaker JumpStart нам удалось запустить решения по машинному обучению за считаные дни, что быстро и надежно обеспечило удовлетворение потребностей в прогнозировании на основе машинного обучения».

    Алекс Панаит, генеральный директор Mission Automate

  • MyCase
  • MyCase
    MyCase
    «С Amazon SageMaker JumpStart мы получили лучшие стартовые позиции и смогли развернуть решение по машинному обучению для собственных сценариев использования всего за 4-6 недель вместо 3-4 месяцев».

    Гус Нгуен, инженер-программист MyCase

  • MyCase
  • Pivotree
    Pivotree
    «С помощью Amazon SageMaker JumpStart мы быстрее создаем приложения машинного обучения, например для автоматического обнаружения аномалий или классификации объектов, причем процесс разработки решения от проверки концепции до ввода в эксплуатацию сократился до нескольких дней».

    Милош Ганзел, архитектор платформ Pivotree 

Ресурсы

Блог


Глубокое прогнозирование спроса с помощью Amazon SageMaker

Читать блог »


Создание Battlesnake на основе ИИ со стимулированным обучением в Amazon SageMaker

Читать блог »


Масштабирование Battlesnake на основе ИИ с распределенным стимулированным обучением в Amazon SageMaker

Читать блог »


Выявление мошенничества в сетях финансовых транзакций с использованием Amazon SageMaker

Смотреть вебинар »


Ускорение решений для автономных транспортных средств с помощью Amazon SageMaker, при участии Lyft

Смотреть видео »


Как создавать модели персонализации с помощью Amazon SageMaker

Смотреть видео »


Более быстрое выявление мошенничества с помощью Amazon SageMaker, при участии Coinbase

Смотреть видео »

Герои AWS

Герои AWS Machine Learning

Подробнее о решениях сообщества на основе SageMaker
Подробнее