Amazon SageMaker Studio

Makine öğrenimi için ilk tam olarak entegre geliştirme ortamı (IDE)

Amazon SageMaker Studio, tüm makine öğrenimi geliştirme adımlarını gerçekleştirebileceğiniz web tabanlı tek bir görsel arabirim sağlayarak veri bilimi ekibinin üretkenliğini 10 kata kadar artırır. SageMaker Studio; model oluşturma, eğitme ve dağıtma adımları için tam kapsamlı erişim, denetim ve görünürlük sunar. Hızlı bir şekilde veri yükleyebilir, yeni not defterleri oluşturabilir, modelleri eğitip ayarlayabilir, adımlar arasında geçiş yaparak denemeleri düzenleyebilir, sonuçları karşılaştırabilir ve modelleri üretim aşamasına dağıtabilirsiniz. Üstelik tüm bunları tek bir yerden yaparak üretkenliğinizi çok daha üst seviyelere çıkarabilirsiniz. Not defterleri, deneme yönetimi, otomatik model oluşturma, hata ayıklama, model ve verilerde sapma algılama gibi tüm ML geliştirme işlemlerini SageMaker Studio'dan gerçekleştirebilirsiniz.

Temel özellikler

Esnek ve Paylaşılabilir Not Defterleri

Not defteri görüntüleme, çalıştırma veya paylaşma amacıyla kullanılan işlem bulut sunucularını yönetmek uğraştırıcı bir iştir. Amazon SageMaker Not Defterleri, tek tıkla hızlıca başlatılabilen Jupyter not defterleridir. Temeldeki işlem kaynakları tamamen esnek olduğundan erişilebilir kaynakları kolayca artırıp azaltabilirsiniz. Buna bağlı değişiklikler arka planda otomatik olarak gerçekleştirilir ve çalışmalarınızda kesinti yaşanmaz. Not defterlerini birkaç tıklamayla başkalarıyla paylaşma imkanınız da bulunmaktadır. Tüm kullanıcılar, aynı yere kaydedilmiş olan aynı not defterine erişim sağlar.

Yeni!

Not defterlerini kullanarak ölçeklenebilir veri hazırlama

Birkaç tıklamayla SageMaker Studio not defterlerinizden Amazon EMR üzerinde çalışan Apache Spark veri işleme ortamlarını görsel olarak inceleyebilir, keşfedebilir ve bunlara bağlanabilirsiniz. Bağlandıktan sonra, verileri etkileşimli olarak sorgulayabilir, keşfedebilir ve görselleştirebilir, ayrıca uçtan uca veri hazırlama ve ML iş akışları oluşturmak için seçtiğiniz dili (SQL, Python ve Scala) kullanarak Spark işlerini çalıştırabilirsiniz.

Ölçeklenebilir Denemeler

Modellerde ince ayarlar yapmak için farklı girdi kombinasyonlarıyla denemeler yaparken, not defterlerinize ek olarak bir deneme puan tablosu oluşturabilirsiniz. Puan tablosu, tüm denemeleri otomatik olarak izler, ayırır ve sıralar. En iyi performansı gösteren modeli tek bakışta kolayca karşılaştırabilir ve tespit edebilirsiniz.

Hızlı Başlangıç

Amazon SageMaker Studio, müşteri kaybı tahmini ve dolandırıcılık algılama gibi yaygın kullanım örnekleri için 150'nin üzerinde popüler açık kaynaklı modele ve 15'ten fazla önceden oluşturulmuş çözüme sahip bir makine öğrenimi başlatıcısı içerir ve bu sayede ilk modelinizi yalnızca birkaç dakika içinde oluşturabilirsiniz. Ayrıca, birkaç tıklamayla kendi verilerinizle ML modelleri oluşturmak için Amazon SageMaker AutoPilot'ı kullanabilirsiniz.

Kendi Container'larınızı Getirin

Amazon SageMaker Studio Not Defterleri hem Tensorflow, MXNet, PyTorch gibi popüler veri bilimi ve derin öğrenme çerçeveleri hem de not defterlerini çalıştırmaya yönelik işlem seçenekleri için bir dizi yerleşik görüntü sağlar. İsterseniz özel olarak oluşturulmuş görüntüleri ve çekirdekleri kaydedebilir, bunları bir SageMaker Studio etki alanını paylaşan tüm kullanıcılar için erişilebilir hale getirebilirsiniz. Özel bir görüntüyle, popüler derin öğrenme çerçevelerinin belirli sürümlerini kullanan not defterlerini başlatabilirsiniz.

Derin Öğrenme

Amazon SageMaker Studio, derin öğrenme için TensorFlow, Apache MXNet ve PyTorch gibi pek çok popüler çerçeveyi destekler. Bu çerçeveler, yüksek performans için otomatik olarak yapılandırılmış ve optimize edilmiştir.

Yenilikler

Tarih (En Yeniden En Eskiye)
  • Tarih (En Yeniden En Eskiye)
1
Sonuç bulunamadı

Amazon SageMaker Stüdyo