Modeling

MODELING

Modelle für Maschine Learning nach Maß erstellen, trainieren und bereitstellen

Die schnellste und einfachste Methode, mit ML-Modellen von der Idee zur Umsetzung zu gelangen.

01 Errichten

Mit Schulungsdatensätzen des SageMaker aktives Lernen, Einrichten und Verwalten der genauen Analyse von Abläufen generieren

02 Erstellen

Verbindung zu anderen ML-Services herstellen und Daten in SageMaker-Notebooks umwandeln

03 Trainieren

Algorithmen und Frameworks von SageMaker und/oder eigene Algorithmen und Frameworks für verteilte Schulung verwenden

04 Optimieren

Mit SageMaker das Modell automatisch optimieren, indem Algorithmusparameter in unterschiedlichen Kombinationen angepasst werden

05 Bereitstellen

Nachdem die Schulung abgeschlossen ist, werden die Modelle für SageMaker-Endpunkte bereitgestellt, um Echtzeitvorhersagen zu liefern

06 Entdecken

Im eigenem ML-Marketplace können nun nach Bedarf betriebsbereite Modellpakete, Algorithmen und Datenprodukte bereitgestellt werden

Erste Schritte

Entdecken Sie unser SageMaker Studio for MODELING, eine integrierte Entwicklungsumgebung für Machine Learning (Integrated Development Environment, IDE), um aus Ihren Anforderungen Modelle zu erstellen, diese zu trainieren und zu debuggen, Anforderungen/Experimente nachzuverfolgen sowie bereitzustellen und deren Leistung zu überwachen.

Kosten

Mit SageMaker Studio bezahlen Sie nur für das, was Sie tatsächlich nutzen. Erstellung, Training und Hosting werden sekundengenau ohne Mindestgebühr und Vorausleistungen berechnet.

Auszeichnung

AWS SageMaker Studio wurde schon mehrfach ausgezeichnet, doch darauf ruhen wir uns nicht aus! Wir konzentrieren uns voll und ganz auf Ihr Projekt.