Amazon SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi Hakkında SSS

Yeni nesil Amazon SageMaker, veri gölü eviniz, yapay zeka modelleriniz ve uygulamalarınız genelinde veri ve yapay zeka için keşif, yönetişim ve iş birliği süreçlerini basitleştirir. Amazon DataZone temel alınarak oluşturulan Amazon SageMaker Kataloğu sayesinde kullanıcılar, üretken yapay zeka tarafından oluşturulan meta verilerle semantik aramayı kullanarak onaylanmış verileri ve modelleri güvenli bir şekilde keşfedebilir ve bunlara erişebilir veya Q Geliştirici'den verilerini bulmasını doğal dilde isteyebilir. Kullanıcılar, SageMaker Birleşik Stüdyosu'nda (önizleme) merkezi olarak ayrıntılı erişim denetimlerine sahip tek bir izin modelini kullanarak erişim politikalarını tutarlı bir şekilde tanımlayabilir ve uygulayabilir. Kolay yayınlama ve abone olma iş akışları yoluyla verileri ve yapay zeka varlıklarını sorunsuz bir şekilde paylaşın ve iş birliğinde kullanın. Amazon SageMaker ile Amazon Bedrock bütünlük korumalarını kullanarak yapay zeka modellerinizi koruyabilir ve sorumlu yapay zeka politikaları uygulayabilirsiniz. Veri kalitesi izleme ve otomasyonu, hassas veri algılama, veri ve makine öğrenimi kökeni ile kuruluşunuz genelinde güveni tesis edin.

SageMaker Kataloğu'na veri ve yapay zeka geliştirme için tek bir ortam sunan Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu (önizleme) aracılığıyla erişebilirsiniz. SageMaker Kataloğu, mevcut süreçleri program aracılığıyla ayarlamak, yapılandırmak veya entegre etmek için mevcut Amazon DataZone API'lerinin kullanımı hakkında kullanım yönergeleriyle birlikte yayınlanmış API'lere sahiptir.

• Ekipler arasında veri bulma ve paylaşma zorluğu: Veri üreticileri ve tüketicileri, kuruluş genelinde ilgili veri kümelerini hızlı bir şekilde bulma ve paylaşma konusunda genellikle zorluk yaşamaktadır. Bu verimsizlik de veri arama sırasında zaman kaybına yol açıp iş birliğini kısıtlamaktadır.
• Veri kalitesine ve yapay zeka modeli çıktılarına güvenilmemesi: Kuruluşlar, veri kökenine, kalitesine ve erişim düzenlerine ilişkin görünürlük bulunmaması nedeniyle verilerinin kalitesine ve yapay zeka modeli çıktılarının doğruluğuna güvenmemektedir.
• Tutarsız veri erişimi ve gizlilik ihlalleri: Kuruluşlar tutarlı veri erişim politikaları uygulamakta zorlanıyor, bu da hassas bilgilere potansiyel yetkisiz erişime yol açıyor.
• Düzenlemelere ve şirket iç politikalara uyumu sürdürmede zorluk: Kuruluşlar, kapsamlı denetim ve izleme araçlarının olmaması nedeniyle mevzuata uyumu sürdürmekte ve şirket iç politikalara uymakta zorluk yaşıyor.

Amazon SageMaker'daki veri ve yapay zeka yönetişimi, veri ekiplerine şu konularda yardımcı olur:

• Daha hızlı veri keşfi ve iş birliği: Kullanıcılar kuruluş genelinde ilgili verileri hızla bulup paylaşabilir, bu da bilgi aramaya daha az zaman harcanmasını ve ekip çalışmasının teşvik edilmesini sağlar.
• Köken ve kalite yoluyla güven artışı: Veri kökeninin izlenmesi ve veri kalitesinin artırılması veriye dayalı kararlara ve yapay zeka modeli çıktılarına duyulan güveni artırır.
• Gelişmiş veri ve yapay zeka modeli güvenliği: Verilerin ve modellerin yalnızca projeler aracılığıyla erişilebilir olacak şekilde güvence altına alınması, bunlara sadece projedeki varlıkları görmeye yetkili kişilerin erişebilmesini sağlayarak güvenlik ve gizlilik standartlarına uyumu korur.
• İş riskini azaltma ve mevzuata uygunluğu artırma: Etkinliklerin günlüğe kaydedilmesi, kuruluşların sektör düzenlemelerine ve şirket içi politikalara uyum sağlamasına yardımcı olarak organizasyonel risklerin azaltılmasına katkıda bulunur.

• Varlık arama ve keşfi ile iş verimliliğini açığa çıkarın: Ekipleri güçlendirmek, kritik varlıkları bulmak için harcanan zamanı azaltmak ve daha hızlı, veri odaklı karar vermeyi mümkün kılmak için veri ve yapay zeka varlıklarını arayıp keşfedin.
• Merkezi veri erişim politikası yönetimi: Veri erişim kurallarını tek bir noktadan tanımlayın ve yönetin, böylece çeşitli AWS hizmetleri ve üçüncü taraf ortamları genelinde tutarlı bir uygulama sağlayın.
• İş bağlamı ve sınıflandırma ile veri zenginleştirme: Veri kümelerine meta veri ve sınıflandırma bilgilerini ekleyin, böylece kullanıcıların verilerin uygunluğunu ve belirli iş ihtiyaçlarına uygulanabilirliğini anlamasını kolaylaştırın.
• Kullanıcılar ve sistemler için etkinlikleri günlüğe kaydedin: Veri ve yapay zeka sistemleriyle etkileşimleri izleyip kaydederek kullanım düzenleri ve potansiyel güvenlik sorunları hakkında görünürlük sağlayın.
• Yapay zeka/makine öğrenimi için veri yönetişimi uygulama: Veri yönetişimi ilkelerini yapay zeka ve makine öğrenimi süreçlerine genişleterek model eğitiminde yalnızca onaylanmış verilerin kullanılmasını ve yapay zeka sistemlerinin tanımlanan izinlere ve etik yönergelere bağlı kalmasını sağlayın.

Amazon SageMaker Kataloğu, Amazon DataZone üzerinde oluşturulmuş olup aynı yönetim özelliklerini birleşik bir kullanıcı deneyimiyle sunar. Amazon DataZone deneyimi, mevcut Amazon DataZone müşterilerinin dilemeleri halinde aşina oldukları arabirimi kullanmaya devam edebilmeleri için olduğu gibi kalmıştır.

Fiyatlandırma bilgilerini şu adreste bulabilirsiniz: https://aws.amazon.com/datazone/pricing/.