Amazon SageMaker

แมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับนักพัฒนาและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคน

Amazon SageMaker ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักพัฒนาเตรียมความพร้อม สร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่ง (ML) คุณภาพสูงได้อย่างรวดเร็วโดยการรวบรวมชุดความสามารถที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์อย่างหลากหลายสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่งเข้าด้วยกัน

บริการแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ครอบคลุมที่สุด

ขับเคลื่อนการสร้างสรรค์นวัตกรรมด้วยเครื่องมือที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์สำหรับทุกขั้นตอนของการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิ่ง ได้แก่ การติดป้าย การเตรียมข้อมูล การสร้างคุณสมบัติ การตรวจจับความเอนเอียงเชิงสถิติ แมชชีนเลิร์นนิ่งอัตโนมัติ การฝึก การปรับแต่ง การโฮสต์ ความสามารถในการอธิบาย การตรวจสอบ และเวิร์กโฟลว์

สภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนาแบบเบ็ดเสร็จ (IDE) สำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่ง

เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยใช้ Amazon SageMaker Studio ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาที่ผสานการทำงานอย่างเต็มรูปแบบรายแรกที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่ง โดยนำทุกสิ่งที่คุณต้องการสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่งรวมเข้าด้วยกันในอินเทอร์เฟซผู้ใช้เดียว

การทำงานที่ออกแบบใหม่ตั้งแต่ต้นเพื่อทำงานร่วมกัน

ใช้ความสามารถที่ผสานรวมกันของ Amazon SageMaker เพื่อการพัฒนาแมชชีนเลิร์นนิ่ง ดังนั้นคุณจึงสามารถกำจัดระยะเวลานับเดือนในการเขียนโค้ดผสานการทำงานแบบกำหนดเองและลดค่าใช้จ่ายลงได้อย่างมาก

วิธีการทำงาน

ภาพรวม
รายละเอียด

ภาพรวม
รายละเอียด

ความสามารถของ SageMaker	คำอธิบาย
การปรับแต่งโมเดลอัตโนมัติ	การเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์
อัลกอริทึมที่มีมาในตัวหรือของคุณเอง	อัลกอริทึมที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนมากหรือนำอัลกอริทึมของคุณมาเอง
ไลบราลีการฝึกอบรมแบบกระจาย - ใหม่	การฝึกอบรมสำหรับชุดข้อมูลและโมเดลขนาดใหญ่
การผสานรวม Kubernetes และ Kubeflow	ลดความซับซ้อนของแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ขับเคลื่อนโดย Kubernetes
โหมดภายใน	ทดสอบและทดลองต้นแบบเครื่องเฉพาะของคุณ
การฝึกจุดที่มีการจัดการ	ลดค่าใช้จ่ายในการฝึกลง 90%
ตำแหน่งข้อมูลหลายโมเดล	ลดค่าใช้จ่ายโดยการโฮสต์หลายโมเดลต่อหนึ่งอินสแตนซ์
การปรับใช้ด้วยการกดเพียงคลิกเดียว	มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ เวลาแฝงที่ต่ำมาก ปริมาณการประมวลผลสูง
การฝึกในคลิกเดียว	การจัดการโครงสร้างพื้นฐานแบบกระจายตัว
SageMaker Autopilot	สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งที่มีการแสดงผลอย่างเต็มรูปแบบโดยอัตโนมัติ
SageMaker Clarify - ใหม่	ตรวจจับความเอนเอียงและทำความเข้าใจถึงการคาดการณ์โมเดล
SageMaker Data Wrangler - ใหม่	รวบรวมและเตรียมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่ง
SageMaker Debugger	แก้ไขจุดบกพร่องและดำเนินการฝึกโปรไฟล์
SageMaker Edge Manager - ใหม่	จัดการและตรวจสอบโมเดลบนอุปกรณ์ Edge
SageMaker Experiments	บันทึก จัดเรียง และเปรียบเทียบทุกขั้นตอน
SageMaker Feature Store - ใหม่	คุณสมบัติการจัดเก็บ อัปเดต เรียกดู และแชร์
SageMaker Ground Truth	ติดป้ายข้อมูลการฝึกสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่งในปริมาณงานทุกระดับอย่างง่ายดาย
SageMaker JumpStart - ใหม่	โซลูชันที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับกรณีการใช้งานทั่วไป
SageMaker Model Monitor	รักษาความถูกต้องของโมเดลที่ปรับใช้
SageMaker Pipelines - ใหม่	การจัดประสานและใช้งานเวิร์กโฟลว์โดยอัตโนมัติ
SageMaker Processing	Python ในตัว BYO R/Spark
SageMaker Studio	สภาพแวดล้อมสำหรับการพัฒนาแบบเบ็ดเสร็จ (IDE) ที่ผสานการทำงานสำหรับแมชชีนเลิร์นนิ่ง
SageMaker Studio Notebooks	สมุดบันทึก Jupyter ที่แชร์ได้พร้อมการประมวลผลแบบ Elastic

หนึ่งในบริการที่มีการเติบโตรวดเร็วที่สุดในประวัติศาสตร์ของ AWS

Amazon SageMaker สร้างขึ้นด้วยประสบการณ์นับสองทศวรรษของ Amazon ในการพัฒนาแอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิ่งที่ใช้งานได้จริง ประกอบด้วยการแนะนำผลิตภัณฑ์ การปรับแต่งให้เข้ากับบุคคล การช็อปปิ้งอัจฉริยะ หุ่นยนต์ และอุปกรณ์สั่งการด้วยเสียง

10 เท่า

เพิ่มประสิทธิภาพของทีม

90%

การลดต้นทุนด้วยการฝึกจุดที่มีการจัดการ

75%

ต้นทุนในการอนุมานลดลง

54%

ลด TCO

70%

การลดต้นทุนในการติดป้ายข้อมูล

198

ความสามารถใหม่ๆ ที่เพิ่มขึ้นนับตั้งแต่เปิดตัว

โปรแกรมที่ปฏิบัติตามข้อกำหนด (PCI, HIPAA, SOC 1/2/3, FedRAMP, ISO และอื่นๆ)