Внедряйте инновации с помощью данных и искусственного интеллекта

Принимайте более обоснованные решения, улучшайте работу и выделяйтесь на фоне конкурентов с помощью генеративного искусственного интеллекта

Данные – ключевой фактор для генеративного искусственного интеллекта

Новый подход к использованию данных, аналитики и искусственного интеллекта с помощью Amazon SageMaker нового поколения

image

Создайте надежный фундамент для данных

Применяйте самый полный набор возможностей обработки данных с оптимальным соотношения цены и качества для реализации всех сценариев использования, от аналитики до генеративного искусственного интеллекта.
Быстро и легко подключайтесь ко всем своим данным и обрабатывайте их независимо от того, где они находятся, благодаря интегрированным службам обработки данных, открытому озеру данных и функциям интеграции с нулевым использованием ETL.
Двигайтесь быстрее и увереннее. Контролируйте свои данные на каждом этапе рабочих процессов обработки информации и искусственного интеллекта – от местонахождения до того, кто имеет к ним доступ и что с ними можно сделать.
Облегчите управление данными с помощью встроенного искусственного интеллекта, упростив поиск данных и работу с ними, а также сделав их более доступными.

Используйте данные в работе

Отображение 1 - 8 (12)

Создайте свою платформу данных на базе AWS

  • AWS предлагает реляционные базы данных с непревзойденной производительностью за 1/10 стоимости коммерческих баз данных корпоративного уровня и восемь движков специализированных баз данных, каждый из которых разработан, чтобы обеспечивать оптимальную производительность для соответствующих случаев использования, поэтому вам никогда не придется идти на компромисс. Изучите базы данных на AWS. AWS также предлагает векторные возможности в своих самых популярных базах данных, включая Amazon Aurora, Amazon RDS, сервис Amazon OpenSearch, Бессерверный Amazon OpenSearch, Amazon Neptune и Amazon DocumentDB, чтобы помочь разработчикам внедрять инновации и создавать уникальные возможности на основе векторного поиска. Изучите векторные базы данных на AWS.

  • Сотни тысяч клиентов создают озера данных на AWS с помощью таких сервисов, как Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) и Amazon Redshift. Это быстрое хранилище данных размером в петабайты, которое обеспечивает в 6 раз лучшую ценовую производительность по сравнению с другими облачными хранилищами данных. Теперь вы можете использовать Amazon SageMaker Lakehouse для объединения всех данных в нескольких источниках, таких как озера и хранилища данных, предоставляя единую точку доступа для упрощения аналитики и ИИ.

  • AWS упрощает подключение и обработку всех данных, где бы они ни находились. Легко готовьте, интегрируйте и координируйте свои данные с помощью унифицированного интерфейса обработки данных Amazon SageMaker, объединяющего преобразование и оркестрацию данных с помощью ИИ Amazon SageMaker и обработку данных из Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue и Управляемых рабочих процессов Amazon для Apache Airflow (Amazon MWAA). Кроме того, сервисы AWS подключаются к сотням источников данных, включая SaaS, локальные и другие облака.

  • SageMaker – это интегрированная платформа для данных, аналитики и ИИ. SageMaker объединяет все возможности машинного обучения (МО) и аналитики, предоставляя единую студию для доступа и работы со всеми вашими данными с помощью специально разработанных инструментов для разработки и обучения моделей, генеративного ИИ, обработки данных и SQL-анализа, которые на каждом этапе поддерживаются Amazon Q. ИИ SageMaker предоставляет все инструменты, необходимые для простого создания, обучения и развертывания моделей ИИ в любом масштабе. Amazon Bedrock – самый простой способ создавать и масштабировать приложения с генеративным искусственным интеллектом на базовых моделях от ведущих компаний, занимающихся ИИ.

  • С помощью Amazon QuickSight и Amazon Q в QuickSight на основе генеративного ИИ и МО бизнес-пользователи могут анализировать данные, легко создавая и исследуя интерактивные информационные панели, задавая вопросы на естественном языке или автоматически ища закономерности и отклонения. Используя Amazon SageMaker Canvas, бизнес-аналитики могут создавать точные прогнозы с помощью машинного обучения, не имея предварительного опыта работы с ним.

  • AWS позволяет организациям управлять данными правильно – сбалансировать контроль и доступ, – чтобы пользователи могли получать доступ к ним в любое время и в любом месте. С помощью сервисов данных AWS, включая Amazon Datazone и Amazon SageMaker Catalog, вы можете безопасно обнаруживать данные, модели ИИ и приложения, получать к ним доступ и совместно работать над ними.

Начало работы