Amazon SageMaker
Amazon SageMaker รุ่นต่อไปจะเป็นศูนย์กลางทางข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI ทั้งหมดให้กับคุณ
ประสบการณ์แบบผสานรวมสำหรับการวิเคราะห์และ AI
ภาพรวม
Amazon SageMaker รุ่นถัดไปมอบประสบการณ์แบบผสานรวมสำหรับการวิเคราะห์และแมชชีนเลิร์นนิง (ML) พร้อมสิทธิ์แบบครบวงจรในการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดของคุณ โดยการรวมความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิง (ML) และการวิเคราะห์ของ AWS ที่มีการนำไปใช้อย่างแพร่หลายเข้าไว้ด้วยกัน ทำงานร่วมกันและสร้างได้เร็วขึ้นจากสตูดิโอรวมที่ใช้เครื่องมือ AWS ที่คุ้นเคยสำหรับการพัฒนาโมเดลใน SageMaker AI (รวมถึง HyperPod, JumpStart, และ MLOps), AI ช่วยสร้าง การประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ SQL เร่งความเร็วด้วย Amazon Q Developer ซึ่งเป็นผู้ช่วย AI ช่วยสร้างที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ เข้าถึงข้อมูลทั้งหมดของคุณไม่ว่าจะเก็บไว้ใน Data Lake, คลังข้อมูล หรือแหล่งที่มาของข้อมูลจากภายนอก หรือแหล่งข้อมูลที่เชื่อมโยงกับส่วนกลาง โดยมีการกำกับดูแลในตัวเพื่อตอบสนองความต้องการด้านความปลอดภัยขององค์กร
ประโยชน์
พบกับ SageMaker รุ่นต่อไป
ความสามารถของ SageMaker Unified Studio
ขอแนะนำรุ่นถัดไปของ Amazon SageMaker
สำรวจประสบการณ์การสาธิตแบบอินเทอร์แอคทีฟด้านล่าง
ลูกค้า
Toyota
"เรากำลังนำ Amazon SageMaker ไปเพื่อช่วยรวมและกำกับดูแลข้อมูลในหน่วยรถยนต์ การขาย การผลิต และซัพพลายเชนที่เชื่อมต่อกันของเราเพื่อจัดการกับชุดข้อมูลแบบแยกส่วนในการดำเนินงานด้านยานยนต์ วิธีการนี้ช่วยให้เราสามารถค้นหา ค้นพบ และแชร์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย วางรากฐานเพื่อแก้ไขปัญหาด้านคุณภาพล่วงหน้า เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า รวมถึงช่วยให้การพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างง่ายขึ้น"
Kamal Distell รองประธานฝ่ายข้อมูล การวิเคราะห์ แพลตฟอร์ม และวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ TMNA
Charter Communications
เมื่อใช้สตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker คุณจึงมีร้านค้าแบบครบวงจรเพื่อโต้ตอบกับบริการต่าง ๆ ของ AWS [รวมถึง] Redshift และ SageMaker Lakehouse ซึ่งช่วยให้ประสบการณ์ของนักพัฒนาดีขึ้นมากและเพิ่มความเร็วในการนำเข้าสู่ตลาดเนื่องจากคุณไม่จำเป็นต้องข้ามบริการหลายแห่ง ฟีเจอร์อย่าง Amazon Q Developer นั้นน่าตื่นเต้นมากและเราต้องการสำรวจเพิ่มเติมเพื่อดูว่าจะช่วยเราปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนา ความเร็วในการนำเข้าสู่ตลาด และสร้างโซลูชันที่มีคุณภาพดีขึ้นได้อย่างไร
Senthil Sugumar รองประธานกลุ่ม ฝ่ายระบบธุรกิจอัจฉริยะ, Charter Communications
Lennar
"เราใช้เวลา 18 เดือนที่ผ่านมาทำงานร่วมกับ AWS เพื่อเปลี่ยนรากฐานข้อมูลของเราเป็นโซลูชันที่ดีที่สุดและคุ้มค่าด้วย ความก้าวหน้าอย่างสตูดิโอแบบครบวงจรของ Amazon SageMaker และ Amazon SageMaker Lakehouse เราเร่งความเร็วในการส่งมอบผ่านการเข้าถึงข้อมูลและบริการได้อย่างราบรื่น ซึ่งเปิดโอกาสให้วิศวกร นักวิเคราะห์ และนักวิทยาศาสตร์ของเราสามารถค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มอบค่านิยมทางวัตถุให้กับธุรกิจของเรา"
Lee Slezak รองประธานอาวุโสฝ่ายข้อมูลและการวิเคราะห์ของ Lennar
Carrier
"ที่ Carrier ซอฟต์แวร์ Amazon SageMaker รุ่นถัดไปกำลังเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์ข้อมูลองค์กรของเราโดยปรับปรุงวิธีการสร้างและปรับขนาดผลิตภัณฑ์ข้อมูล" แนวทางของ SageMaker Unified Studio ในการค้นพบข้อมูล การประมวลผล และการพัฒนาแบบจำลองช่วยเร่งการใช้งาน Lakehouse ของเราได้อย่างมาก ที่น่าประทับใจที่สุดคือการผสานรวมที่ราบรื่นกับแคตตาล็อกข้อมูลที่มีอยู่และการควบคุมการกำกับดูแลในตัวช่วยให้เรากระจายการเข้าถึงข้อมูลได้อย่างเท่าเทียมกันในขณะที่ยังคงมาตรฐานความปลอดภัยไว้ ช่วยให้ทีมงานของเราส่งมอบการวิเคราะห์ขั้นสูงและโซลูชัน AI ทั่วทั้งองค์กรได้อย่างรวดเร็ว"
Justin McDowell ผู้อำนวยการฝ่ายแพลตฟอร์มข้อมูลและวิศวกรรมข้อมูลของ Carrier
NatWest Group
“ทีมวิศวกรรมแพลตฟอร์มข้อมูลของเราได้นำเครื่องมือสำหรับผู้ใช้ปลายทางหลายอย่างมาใช้ในงานด้านวิศวกรรมข้อมูล ML, SQL และ AI ช่วยสร้าง ขณะที่เราต้องการลดความซับซ้อนของกระบวนการทั่วทั้งธนาคาร เราก็ได้มองหากาเพิ่มประสิทธิภาพในการยืนยันตัวตนผู้ใช้และการอนุญาตการเข้าถึงข้อมูล Amazon SageMaker มอบประสบการณ์ผู้ใช้สำเร็จรูปเพื่อช่วยให้เราใช้งานในสภาพแวดล้อมเดียวภายในองค์กร ซึ่งช่วยลดเวลาที่ผู้ใช้ข้อมูลของเราใช้ในการเข้าถึงเครื่องมือใหม่ ๆ ได้ประมาณ 50%”
Zachery Anderson ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายวิเคราะห์ข้อมูลของ NatWest Group
วันนี้คุณพบสิ่งที่กำลังมองหาแล้วหรือยัง
การแจ้งให้เราทราบจะช่วยให้เราปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาในหน้าได้