Amazon SageMaker
Her veri bilimcisi ve geliştiricisi için makine öğrenimi
Amazon SageMaker, ML için oluşturulmuş kapasite setini bir araya getirerek veri bilimcilerinin ve geliştiricilerinin yüksek kaliteli makine öğrenimi (ML) modellerini hazırlamalarına, oluşturmalarına, eğitim amaçlı sunmalarına ve dağıtmalarına yardımcı olmaktadır.
En kapsamlı ML hizmeti
Etiketleme, veri hazırlama, özellik mühendisliği, istatistiksel sapma tespiti, otomatik ML, eğitim, ayarlama, barındırma, açıklanabilirlik, izleme ve iş akışları dâhil olmak üzere ML gelişiminin her aşamasında özel üretilmiş araçları kullanarak inovasyonu hızlandırın.
ML için ilk entegre geliştirme ortamı (IDE)
Bütünleşik bir görsel kullanıcı arayüzü altında ihtiyaç duyacağınız her şeyi size sunan ML için özel olarak tasarlanmış ilk tam entegre gelişim ortamı olan Amazon Sagemaker Studio ile üretkenliğinizi arttırın.
İşbirliği için baştan tasarlanan işlevsellik
Aylarca özel entegrasyon kodu yazmak zorunda olmamanız ve maliyetleri azaltabilmeniz için Amazon SageMaker’in ML gelişimine yönelik entegre kapasiteleri kullanın.
Nasıl çalışır?
-
Genel Bakış
-
Ayrıntılar
-
Genel Bakış
-
-
Ayrıntılar
-
SageMaker Kapasitesi Açıklama Otomatik Model Ayarlama Hiper parametre optimizasyonu Yerleşik ve Kendin Getir Algoritmaları Düzinelerce optimize yerleşik ve kendin getir algoritmaları Dağıtılmış eğitim kitaplıkları - NEW
Büyük veri kümeleri ve modeller için eğitim Kubernetes & Kubeflow entegrasyonu Kubernetes-tabanlı makine öğrenimini sadeleştirin Yerel Mod Yerel makinenizde test ve prototip Yönetilen Spot Eğitimi Eğitim maliyetini %90 kadar azaltın Çok Modelli Uç Noktalar Bulut sunucusu başına çoklu modelleri barındırarak maliyeti azaltın Tek Tıkla Dağıtım Tam yönetimli, ultra düşük gecikmeli yüksek aktarım hızı Tek tıklamayla Eğitim Dağıtılan altyapı yönetimi SageMaker Autopilot Otomatik olarak tam görünürlüklü makine öğrenimi modelleri oluşturun SageMaker Clarify - YENİ
Sapmaları tespit edin ve model tahminlerini kavrayın SageMaker Data Wrangler - YENİ Makine öğrenimi için veri toplayın ve hazırlayın SageMaker Hata Ayıklayıcısı Hata ayıklama ve profil eğitimi işlemleri Amazon SageMaker Uç Yöneticisi - YENİ Uç cihazlarda modelleri yönetin ve izleyin
SageMaker Denemeleri Her adımı yakalayın, organize edin ve kıyaslayın SageMaker Özellik Mağazası - YENİ Özellikleri depolayın, güncelleyin, geri alın ve paylaşın SageMaker Ground Truth Makine öğrenimi için eğitim verilerini etiketleyin SageMaker JumpStart - YENİ Yaygın kullanım örnekleri için önceden oluşturulmuş çözümler SageMaker Model İzleme Dağıtılan modellerin doğruluğunu sağlayın SageMaker Pipelines - YENİ İş akışı düzenlemesi ve otomasyon SageMaker Processing Yerleşik Python, BYO R/Spark SageMaker Studio ML için Entegre geliştirme ortamı (IDE) SageMaker Studio Not Defterleri Esnek işlem ve paylaşılabilir Jupyter not defterleri
AWS tarihindeki en hızlı büyüyen hizmetlerden biri
Amazon SageMaker ürün tavsiyeleri, kişiselleştirme, akıllı alışveriş, robotik ve ses destekli cihazlar dâhil olmak üzere gerçek dünya makine öğrenimini uygulamaları geliştiren 20 yıllık Amazon deneyimine dayanmaktadır.
Ekip üretkenliğinde
10 kat artış
Yönetilen spot eğitimi ile maliyette
%90 düşüş
%75
daha düşük çıkarsama maliyeti
%54
%70
Başlangıçtan itibaren eklenen 198
22
Amazon SageMaker, lider derin makine öğrenimi çerçevelerini ve araçlarını destekler
Veri hazırlama ve ML modelleri oluşturma, eğitme ve dağıtma alanlarında önemli özellikler
ML’ye yönelik ilk tam entegre makine öğrenimi geliştirme ortamı (IDE) kullanarak üretkenliği geliştirin
Amazon SageMaker Studio, ML geliştirme sürecinde veri hazırlamak ve modelleri oluşturup dağıtmak için gereken tüm adımları tamamlayabileceğiniz tek bir web tabanlı görsel arayüz sunar.
Modelleri otomatik olarak oluşturun, eğitin ve ayarlayın
Amazon SageMaker Autopilot tahmin için en iyi algoritmayı seçer ve görünürlük ya da kontrol kaybı olmadan makine öğrenimi modellerini otomatik olarak oluşturur, eğitir ve ayarlar.
Veri etiketleme maliyetlerini %70’e varan oranlarda azaltın
Amazon SageMaker Ground Truth, 3D puan bulutları, video, görüntü ve metin dâhil olmak üzere birtakım kullanım örneklerinde eğitim veri setlerini daha doğru şekilde etiketlemeyi kolaylaştırır.
Veriyi Makine Öğrenimi için hazırlamanın en hızlı ve en kolay yolu
Amazon SageMaker Data Wrangler, ML için verileri hazırlamak üzere gereken süreyi haftalardan dakikalara indirir. Birkaç tık ile her veri hazırlama iş akışı adımını tamamlayabilirsiniz ve bu sürece veri seçimi, temizleme, keşif ve görselleştirme dâhildir.
ML için amaç odaklı özellik mağazası
Amazon SageMaker Feature Store; ML özelliklerini depolamak, güncellemek, almak ve paylaşmak için bir havuz sunar. SageMaker Özellik Mağazası kullanım için ML modellerinin istikrarlı bir görünümünü sunmaktadır; böylelikle, doğruluğu yüksek tahminlerde bulunan modelleri oluşturmak mağaza için çok daha kolay hâle gelmektedir.
Yüksek kaliteli modelleri daha hızlı eğitin
Amazon SageMaker dâhili bir hata ayıklayıcısı ve profil aracı sunmaktadır; böylelikle üretim aşamasına aktarmadan önce modellerinizden eğitim hatalarını ve performans güçlüklerini tanımlayıp azaltabilirsiniz.
Tek tıklamayla buluta dağıtım
Amazon SageMaker, eğitilmiş modelinizi üretim ortamında tek tıkla kolayca dağıtarak gerçek zamanlı verilerle veya toplu verilerle tahmin oluşturmaya başlamanızı kolaylaştırır.
Uç cihazlardaki modellerin kalitesini iyileştirin
Amazon SageMaker Uç Yöneticisi, uç cihazlarda dağıtılan modellerin düzgün çalışmasını sağlamak için uç cihaz filolarındaki makine öğrenimi modellerini optimize etmenize, güvenceye almanıza, izlemenize ve sürdürmenize yardımcı olur.
Üretimde ML’ye yönelik temel özellikler
Makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirin
Amazon SageMaker Pipelines, makine öğrenimi için hedef odaklı üretilmiş, kullanımı kolay ilk sürekli entegrasyon ve sürekli teslim (CI/CD) hizmetidir. İş akışları ekipler arasında paylaşılabilir ve yeniden kullanılabilir.
Sapmaları tespit edin ve tahminleri kavrayın
Amazon SageMaker Clarify, ML iş akışında sapmaları tespit etmenizi sağlayarak ML modelinizde daha iyi adalet ve şeffaflık oluşturmanızı sağlamaktadır. SageMaker Clarify ayrıca model tahminlerini açıklamanıza yardımcı olan özellik önem grafikleri içerir ve dahili sunumları desteklemek veya modelinizle ilgili sorunları düzeltmek ve bunları tanımlamak için adımlar atabileceğiniz raporlar üretir.
ML yaşam döngüsü boyunca verilerinizi ve kodunuzu güvenceye alın
Amazon SageMaker şifreleme, özel ağ bağlantısı, yetkilendirme, izleme ve denetlenebilirlik gibi birtakım güvenlik özelliklerini kuruluşunuza sunmakta ve makine öğrenimi iş yükleri için geçerli olabilecek güvenlik gereksinimleri ile kuruluşunuza yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Üretimde ML’ye yönelik temel özellikler
Makine öğrenimi iş akışlarını otomatikleştirin
Amazon SageMaker Pipelines, makine öğrenimi için hedef odaklı üretilmiş, kullanımı kolay ilk sürekli entegrasyon ve sürekli teslim (CI/CD) hizmetidir. İş akışları ekipler arasında paylaşılabilir ve yeniden kullanılabilir.
Şeffaflığı arttırın
Amazon SageMaker Clarify, ML iş akışında sapmaları tespit etmenizi sağlayarak ML modelinizde daha iyi adalet ve şeffaflık oluşturmanızı sağlamaktadır. SageMaker Clarify ayrıca model tahminlerini açıklamanıza yardımcı olan özellik önem grafikleri içerir ve dahili sunumları desteklemek veya modelinizle ilgili sorunları düzeltmek ve bunları tanımlamak için adımlar atabileceğiniz raporlar üretir.
ML yaşam döngüsü boyunca verilerinizi ve kodunuzu güvenceye alın
Amazon SageMaker şifreleme, özel ağ bağlantısı, yetkilendirme, izleme ve denetlenebilirlik gibi birtakım güvenlik özelliklerini kuruluşunuza sunmakta ve makine öğrenimi iş yükleri için geçerli olabilecek güvenlik gereksinimleri ile kuruluşunuza yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Amazon SageMaker müşterileri
Amazon SageMaker farklı endüstrilerden on binlerce müşteri tarafından kullanılmaktadır.
Amazon SageMaker JumpStart’ı Kullanmaya Başlayın
Amazon SageMaker hemen herhangi bir durumda ML modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için kullanabileceğiniz bir makine öğrenimi hizmetidir. Hızlı bir teknik tanıtım için SageMaker adım adım kılavuzuna bakın. Amazon SageMaker JumpStart, ML projenize başlamanıza yardımcı olmak için birkaç tıkla dağıtmaya başlayabileceğiniz en yaygın kullanım örneklerine yönelik önceden oluşturulmuş bir çözüm seti sunar. Bu çözümler tamamen özelleştirilebilir yapıdadır; böylelikle özel kullanım durumunuza ve veri setlerinize uymaları için bunları düzenleyebilirsiniz.
Tahmine dayalı bakım
Georgia Pacific makine sorunlarını erken tespit eden ML modelleri geliştirmek için SageMaker kullanır.
Görüntü İşleme
3M kalite kontrol süreçlerinin etkinliğini geliştirmek için SageMaker’de yer alan kusur tespit modellerini kullanmaktadır.
Otonom sürüş
Lyft Seviye 5 eğitim için SageMaker bünyesinde standartlaştırıldı ve günlerce süren model eğitim süresini birkaç saate indirdi.