Modernisierung Ihres Entwicklungsprozesses für Machine Learning
Machine Learning (ML) ist zu einem zentralen Technologiebestandteil in einer Vielzahl von Anwendungsfällen geworden, von der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision bis hin zur Betrugserkennung, Nachfrageprognose, Produktempfehlungen, vorbeugender Wartung und Dokumentenverarbeitung. Um die Vorteile des Machine Learning in großem Umfang nutzen zu können, ist die Standardisierung eines modernen ML-Entwicklungsprozesses in Ihrem gesamten Unternehmen erforderlich. Die Modernisierung Ihres ML-Entwicklungsprozesses kann Ihr Innovationstempo beschleunigen, indem Sie eine skalierbare Infrastruktur, integrierte Tools, gesunde Praktiken für den verantwortungsvollen Einsatz von ML, eine Auswahl an Tools, die für Entwickler und Datenwissenschaftler aller ML-Kenntnisse zugänglich sind, und ein effizientes Ressourcenmanagement bereitstellen, um die Kosten niedrig zu halten.
Vorteile
Beschleunigen der ML-Innovation
Verkürzen Sie die Entwicklungszeit für ML-Modelle von Monaten auf Wochen und bringen Sie Modelle schneller auf den Markt. Verbessern Sie die Produktivität von Datenwissenschaftlern mit speziell entwickelten Tools für jeden Schritt der ML-Entwicklung. Automatisieren Sie ML-Prozesse mit MLOps, um die Modellentwicklung zu skalieren.
Fördern Sie den verantwortungsvollen Umgangs mit ML
Erkennen Sie Verzerrungen im gesamten ML-Workflow, um mehr Fairness und Transparenz in Ihre Modelle zu bringen. Nutzen Sie die umfassenden AWS-Sicherheits- und Governance-Funktionen, um Ihr Unternehmen bei den Sicherheitsanforderungen zu unterstützen, die für ML-Workloads gelten können.
Tätigen Sie Innovation mit beliebigen ML-Kenntnissen
Erlauben Sie Ihren Entwicklern und Datenwissenschaftlern, ML-Modelle so zu entwickeln, wie sie es möchten. Datenwissenschaftler können in einer integrierten Entwicklungsumgebung Code schreiben, automatisch ML-Modelle erstellen oder mit wenigen Klicks vorgefertigte Lösungen für gängige Anwendungsfälle bereitstellen.
Kosten senken
Senken Sie die Gesamtbetriebskosten um über 54 % im Vergleich zu selbstverwalteten Optionen, indem Sie die Infrastruktur automatisch optimieren und die Ressourcenauslastung verbessern.
Erfahrungsberichte von Kunden
Die Abteilung für autonome Fahrzeuge von Lyft, Lyft Level 5, hat Amazon SageMaker für die Schulung standardisiert und die Modellschulungszeiten von Tagen auf weniger als ein paar Stunden reduziert.
Mit Amazon SageMaker Clarify kann die Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH die Schlüsselkomponenten der Bundesliga Match Facts Insights verstehen, um Fußballfans qualitativ hochwertigere Einblicke zu liefern.
Freddy’s Frozen Custard & Steakburgers nutzte Amazon SageMaker Autopilot über Domo, um Machine-Learning-Modelle bereitzustellen, ohne ML-Experten einstellen zu müssen, und erzielte ein zweistelliges Umsatzwachstum.
Mit Amazon SageMaker konnte NerdWallet ML-Schulungskosten um etwa 75 % senken, obwohl die Anzahl der geschulten Modelle erhöht wurde.
Anwendungsfälle
Bilder genau analysieren
Entwickeln Sie Computer-Vision-Modelle für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter Objekterkennung, medizinische Diagnose und autonomes Fahren. Kunden aus dem Gesundheitswesen können beispielsweise SageMaker-Funktionen wie die Bildklassifizierung nutzen, um die Diagnose von Patienten zu verbessern, die Subjektivität bei der Diagnose zu reduzieren und die Arbeitsbelastung von Pathologen zu reduzieren.
Textverarbeitung automatisieren
Erstellen Sie ML-Modelle, um Daten aus handschriftlichen und elektronischen Dokumenten automatisch zu verarbeiten und zu analysieren, damit Sie Dokumente schneller, genauer und kostengünstiger analysieren können. Amazon SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie BlazingText und Linear Learner, die für die Textklassifizierung, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und die optische Zeichenerkennung (OCR) optimiert sind. SageMaker lässt sich auch in Hugging Face integrieren, eine beliebte NLP-Modellbibliothek.
Anomalien schnell erkennen
Identifizieren Sie Anomalien in Daten für eine Reihe von Anwendungen wie Betrugserkennung und prädiktive Wartung. Identifizieren Sie beispielsweise mit ML verdächtige Transaktionen, bevor sie auftreten, und benachrichtigen Sie Ihre Kunden rechtzeitig, um das Kundenvertrauen zu stärken. SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie Random Cut Forest und XGBoost, mit denen Sie Modelle zur Betrugserkennung schnell trainieren und bereitstellen können.
Personalisierte Empfehlungen bereitstellen
Bieten Sie Ihren Kunden maßgeschneiderte Online-Erlebnisse, verbessern Sie die Kundenzufriedenheit und bauen Sie Ihr Geschäft schnell aus. Amazon SageMaker bietet integrierte ML-Algorithmen wie Faktorisierungsmaschinen, um Empfehlungs-Engines zu erstellen. Sie können SageMaker Autopilot auch verwenden, um automatisch ein Personalisierungsmodell zu generieren und mit nur wenigen Klicks bereitzustellen.
Ausgewählte Lösungen in AWS
Entdecken Sie speziell entwickelte Services, AWS-Lösungen, Partnerlösungen und Anleitungen, mit denen Sie Ihre geschäftlichen und technischen Anwendungsfälle schnell lösen können.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker hilft Ihnen, Ihre ML-Umgebung in allen Geschäftsbereichen zu modernisieren. Entwickler und Datenwissenschaftler auf allen ML-Kenntnisstufen können Modelle für Machine Learning für praktisch jeden Anwendungsfall erstellen, trainieren und einsetzen. SageMaker vereint eine breite Palette speziell entwickelter ML-Funktionen unter einer einheitlichen, visuellen Benutzeroberfläche, sodass Sie keine eigene ML-Umgebung erstellen müssen und sich auf Ihr Kerngeschäft konzentrieren können. SageMaker basiert auf Amazons jahrzehntelanger Erfahrung in der Entwicklung von realen Anwendungen für Machine Learning, darunter Produktempfehlungen, Personalisierung, intelligentes Einkaufen, Robotik und sprachgesteuerte Geräte.
MLOps Workload Orchestrator
Diese Lösung hilft Ihnen, die bewährten Methoden der Architektur für die Produktion von Modellen für Machine Learning (ML) zu optimieren und umzusetzen. Diese Lösung ist ein erweiterbares Framework, das eine Standardschnittstelle zur Verwaltung von ML-Pipelines für AWS-ML-Services und Drittanbieter-Services bereitstellt.
Leitfaden für Overhead Imagery Inference in AWS
Lernen Sie, wie Sie Fernerkundungsbilder mit Hilfe von Modellen des Machine Learning verarbeiten, die automatisch Objekte erkennen und identifizieren, die von Satelliten, unbemannten Luftfahrzeugen und anderen Fernerkundungsgeräten erfasst wurden.
Leitfaden für Schulungen zu verteilten Modellen in AWS
Dieser Leitfaden hilft Kunden, die On-Premises-Einschränkungen haben oder bereits in Kubernetes investiert haben, entweder Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) und Kubeflow oder Amazon SageMaker zu nutzen, um eine hybride, verteilte Machine-Learning-Trainingsarchitektur zu implementieren.
Ressourcen
Amazon SageMaker Schritt-für-Schritt-Anleitung
Zehnminütiges Amazon SageMaker-Tutorial
Bereits enthaltene Lösungen in Amazon SageMaker JumpStart
Sind Sie startbereit?
Kontaktieren Sie uns, wenn Sie weitere Informationen zur ML-Modernisierung erhalten möchten.
Wenden Sie sich an das AWS Partner Network, um mit unseren globalen Technologie- und Beratungspartnern zusammenzuarbeiten.
Die AWS-Professional-Services-Organisation ist ein weltweites Team aus Experten, die Ihnen dabei helfen können, Ihre gewünschten Geschäftsergebnisse mithilfe von AWS zu erzielen.