Amazon SageMaker Funktionen

Wie in 29 Amazon SageMaker Bewertungen berichtet. Unterstützt Programmiersprachen wie Java, C oder Python. Unterstützt Frontend-Sprachen wie HTML, CSS und JavaScript

Basierend auf 28 Amazon SageMaker Bewertungen. Bietet Entwicklern die Möglichkeit, Codeteile oder Algorithmen beim Erstellen von Modellen per Drag & Drop zu verschieben

Basierend auf 33 Amazon SageMaker Bewertungen. Bietet Benutzern vorgefertigte Algorithmen für eine einfachere Modellentwicklung

Basierend auf 33 Amazon SageMaker Bewertungen. Liefert große Datensätze zum Trainieren einzelner Modelle

Basierend auf 19 Amazon SageMaker Bewertungen. Wandelt Rohdaten in Merkmale um, die das zugrunde liegende Problem für die Vorhersagemodelle besser darstellen

Bietet Bilderkennungsdienste an Diese Funktion wurde in 26 Amazon SageMaker Bewertungen erwähnt.

Wie in 28 Amazon SageMaker Bewertungen berichtet. Bietet Dienstleistungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache an

Basierend auf 25 Amazon SageMaker Bewertungen. Bietet Dienstleistungen zur Generierung natürlicher Sprache an

Basierend auf 28 Amazon SageMaker Bewertungen. Bietet künstliche neuronale Netze für Benutzer

Basierend auf 17 Amazon SageMaker Bewertungen. Bietet Dienste zum Verstehen natürlicher Sprache

Basierend auf 18 Amazon SageMaker Bewertungen. Bietet Deep-Learning-Funktionen

Verwaltet die intelligente Anwendung für den Benutzer und reduziert den Bedarf an Infrastruktur 32 Rezensenten von Amazon SageMaker haben Feedback zu dieser Funktion gegeben.

Ermöglicht es Benutzern, maschinelles Lernen in Betriebsanwendungen einzubinden Diese Funktion wurde in 32 Amazon SageMaker Bewertungen erwähnt.

Bietet leicht skalierbare Anwendungen und Infrastrukturen für maschinelles Lernen Diese Funktion wurde in 31 Amazon SageMaker Bewertungen erwähnt.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Ermöglicht Benutzern die Eingabe von Modellen, die in einer Vielzahl von Sprachen erstellt wurden.

Ermöglicht es Benutzern, das Framework oder die Workbench ihrer Wahl auszuwählen.

Die Versionsverwaltung von Datensätzen, während Modelle durchlaufen werden.

Bietet eine Möglichkeit zum schnellen und effizienten Bereitstellen von Machine Learning-Modellen.

Bietet eine Möglichkeit, die Verwendung von Machine Learning-Modellen im gesamten Unternehmen zu skalieren.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Ermöglicht Benutzern die Verwaltung von Modellartefakten und verfolgt, welche Modelle in der Produktion bereitgestellt werden.

Zeichnet alle Machine Learning-Modelle auf und organisiert sie, die im gesamten Unternehmen eingesetzt wurden.

Verfolgt die Leistung und Genauigkeit von Machine Learning-Modellen.

Stellt Benutzer basierend auf der Autorisierung bereit, um Machine Learning-Modelle bereitzustellen und zu iterieren.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datenquellen zur sofortigen Verwendung zu importieren Diese Funktion wurde in 19 Amazon SageMaker Bewertungen erwähnt.

Kontrollieren Sie die Modellnutzung und -leistung in der Produktion

Stellen Sie geschäftskritische ML-Anwendungen bereit, wo und wann immer Sie sie benötigen

Vergleichen Sie ganz einfach Experimente – Code, Hyperparameter, Metriken, Vorhersagen, Abhängigkeiten, Systemmetriken und mehr –, um Unterschiede in der Modellleistung zu verstehen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Ermöglicht Benutzern das Generieren von Text basierend auf einer Texteingabeaufforderung.

Fasst lange Dokumente oder Texte zu einer kurzen Zusammenfassung zusammen.

Bietet die Möglichkeit, Bilder aus einer Texteingabeaufforderung zu generieren.

Stellt sicher, dass der Service zuverlässig und bei Bedarf verfügbar ist, wodurch Ausfallzeiten und Serviceunterbrechungen minimiert werden.

Ermöglicht es dem Benutzer, das Training von Modellen effizient zu skalieren, was den Umgang mit größeren Datensätzen und komplexeren Modellen erleichtert.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, während der Inferenzphase schnelle Antworten mit geringer Latenz zu erhalten, was für Echtzeitanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.

Bietet dem Benutzer ein transparentes Preismodell für API-Aufrufe, das eine bessere Budgetplanung und Kostenkontrolle ermöglicht.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, Rechenressourcen bedarfsgerecht zuzuweisen, wodurch es kostengünstig wird.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Energieverbrauch sowohl während des Trainings als auch während der Inferenz zu minimieren, was für einen nachhaltigen Betrieb immer wichtiger wird.

Bietet dem Benutzer die Flexibilität, über mehrere Cloud-Anbieter hinweg bereitzustellen und so das Risiko einer Anbieterbindung zu verringern.

Bietet dem Benutzer die Möglichkeit, sich nahtlos mit verschiedenen Datenquellen und Pipelines zu verbinden und so die Datenerfassung und -vorverarbeitung zu vereinfachen.

Ermöglicht es dem Benutzer, die generativen KI-Modelle über APIs einfach in bestehende Workflows und Systeme zu integrieren.

Hilft dem Benutzer, die Einhaltung der DSGVO und anderer Datenschutzbestimmungen aufrechtzuerhalten, was für weltweit tätige Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

Ermöglicht es dem Benutzer, Zugriffssteuerungen basierend auf Rollen innerhalb der Organisation einzurichten und so die Sicherheit zu erhöhen.

Stellt sicher, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt werden, und bietet so eine zusätzliche Sicherheitsebene.

Bietet dem Benutzer eine umfassende und übersichtliche Dokumentation, die eine schnellere Einführung und Fehlerbehebung ermöglicht.

Ermöglicht es dem Benutzer, den Grad der Community-Unterstützung und der verfügbaren Erweiterungen von Drittanbietern zu messen, was für die Problemlösung und die Erweiterung der Funktionalität nützlich sein kann.

Fähigkeit, komplexe Aufgaben ohne ständige menschliche Eingabe auszuführen

Fähigkeit, mehrstufige Prozesse zu analysieren und zu planen

Funktioniert über mehrere Softwaresysteme oder Datenbanken hinweg

Verbessert die Leistung basierend auf Feedback und Erfahrung

Führt menschenähnliche Gespräche zur Aufgabenverteilung

Antizipiert Bedürfnisse und bietet Vorschläge ohne Aufforderung an

Triff fundierte Entscheidungen basierend auf verfügbaren Daten und Zielen.

Analysiert eingehende Datensätze, um fehlende Werte, Verteilungen, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme automatisch zu erkennen.

Ermöglicht Benutzern, Daten aus verschiedenen Quellen (Datenbanken, APIs, Cloud-Speicher, Tabellenkalkulationen) ohne benutzerdefinierte Programmierung zu importieren.

Benachrichtigt Benutzer automatisch, wenn das Schema eingehender Daten im Laufe der Zeit von der erwarteten Struktur abweicht.

Schlägt Kandidatenalgorithmen und Hyperparameter basierend auf den Datensatzmerkmalen vor oder wählt sie automatisch aus.

Ermöglicht es Benutzern, benutzerdefinierten Code (z.B. Python, R, SQL) oder benutzerdefinierte Module in Pipeline-Phasen einzufügen, um Flexibilität zu gewährleisten.

Schlägt automatisch abgeleitete Merkmale vor oder wendet sie an, um die Modellleistung zu verbessern.