Amazon SageMaker

Yeni nesil Amazon SageMaker tüm verilerinizin, analizlerinizin ve yapay zekanın merkezidir

Genel Bakış

Yaygın olarak benimsenen AWS makine öğrenimi ve analiz özelliklerini bir araya getiren Amazon SageMaker, tüm verilerinize birleşik erişim ile analiz ve yapay zekâ için entegre bir deneyim sunar. Yazılım geliştirme konusunda en yetenekli üretken yapay zekâ yardımcısı olan Amazon Q Geliştirici tarafından hızlandırılmış model geliştirme, üretken yapay zekâ, veri işleme ve SQL analizi için tanıdık AWS araçlarını kullanarak birleşik bir stüdyodan (ön izleme) daha hızlı iş birliği yapın ve oluşturun. Kurumsal güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için yerleşik yönetişim ile veri göllerinde, veri ambarlarında, üçüncü taraflarda veya federe veri kaynaklarında depolanmış olduklarına bakılmaksızın tüm verilerinize erişin.

Avantajlar

Tek bir veri ve yapay zeka geliştirme ortamıyla daha hızlı iş birliği yapın ve oluşturun

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu (önizleme), tüm verilerinizi ve araçlarınızı analiz ve yapay zeka için kullanmanızı sağlamak amacıyla entegre bir deneyim sunar. Model geliştirme, üretken yapay zeka, veri işleme ve SQL analizi için bilindik AWS araçlarını kullanarak verilerinizi keşfedin ve çalıştırın. Birleştirilmiş not defterlerini kullanarak işlem kaynakları arasında çalışın, yerleşik bir SQL düzenleyicisiyle çeşitli veri kaynaklarını keşfedin ve sorgulayın, yapay zeka modellerini büyük ölçekte eğitin ve dağıtın ve özel üretken yapay zeka uygulamalarını hızlı bir şekilde oluşturun. Veri ürünlerini pazara daha hızlı sunmak için veriler, modeller ve üretken yapay zeka uygulamaları gibi analiz ve yapay zeka yapıtları oluşturun ve bunları güvenli bir şekilde paylaşın.

Geniş bir araç kümesiyle yapay zeka kullanım örneklerini geliştirin ve ölçeklendirin

Tasarım gereği güvenli olan kapsamlı yapay zeka geliştirme özellikleri kümesiyle Amazon SageMaker'da yapay zekayı hızlandırın. Yüksek performanslı ve uygun maliyetli bir altyapıda ML ve altyapı modellerini (FM) eğitin, özelleştirin ve dağıtın. Yüksek performanslı entegre geliştirme ortamları (IDE'ler) ve dağıtılmış eğitimden çıkarım, yapay zeka operasyonları, yönetişim ve gözlemlenebilirliğe kadar tüm yapay zeka yaşam döngüsünü kapsayan amaca yönelik araçlardan yararlanın. Son teknoloji modeller ve tescilli verilerinizle işletmenize uygun üretken yapay zeka uygulamalarını hızla oluşturun. Amazon Q Geliştirici ile yapay zeka geliştirmeyi hızlandırarak verileri daha kolay keşfedin, ML modelleri oluşturun ve eğitin, SQL sorguları oluşturun ve veri işlem hattı işleri oluşturup çalıştırın. Üstelik tüm bunları doğal dille gerçekleştirin.

Tüm verilerinizi birleştirmek için açık bir göl evi ile veri silolarını azaltın

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) veri gölleri ve Amazon Redshift veri ambarlarındaki tüm verilerinizi Amazon SageMaker Lakehouse ile birleştirin. Analiz verilerinin tek bir kopyasında Apache Iceberg uyumlu tüm araçlar ve altyapılarla verilerinize erişme ve sorgulama esnekliğini kazanın. Göl evindeki analiz ve yapay zeka araçlarınıza uygulanan ayrıntılı izinler tanımlayarak verilerinizi güvenceye alın. Sıfır ETL entegrasyonları yoluyla operasyonel veri tabanları ve uygulamalardaki verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak göl evinize getirin. Ayrıca üçüncü taraf veri kaynakları genelinde birleştirilmiş sorgu özellikleriyle verilere yerinde erişin ve verileri sorgulayın.

Uçtan uca veri ve yapay zeka yönetişimi ile kurumsal güvenlik ihtiyaçlarınızı karşılayın

Tüm veri ve yapay zeka yaşam döngüsü boyunca yerleşik yönetişim ile kurumsal güvenliği sağlayın. Amazon SageMaker, doğru kullanıcının doğru verilere, modellere ve geliştirme yapıtlarına doğru amaçla erişimini kontrol etmenizi sağlar. Amazon SageMaker Kataloğu ile ayrıntılı erişim denetimlerine sahip tek bir izin modeli kullanarak erişim politikalarını tutarlı bir şekilde tanımlayın ve uygulayın. Veri sınıflandırması, toksiklik algılama, bütünlük korumaları ve sorumlu yapay zeka politikalarıyla yapay zeka modellerinizi güvene alın ve koruyun. Veri kalitesi izleme ve otomasyonu, hassas veri algılama, veri ve makine öğrenimi kökeni ile kuruluşunuz genelinde güven kazanın.

Yeni nesil SageMaker ile tanışın

Özellikler

Birleşik stüdyo (önizleme)

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ile analiz ve yapay zeka için tüm verileriniz ve araçlarınız ile tek bir geliştirme ortamında oluşturun

Daha fazla bilgi edinin

Lakehouse

Amazon SageMaker Lakehouse ile Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları, üçüncü taraf ve birleşik veri kaynakları genelinde veri erişimini birleştirin

Daha fazla bilgi edinin

Veri ve yapay zeka yönetişimi

Amazon DataZone üzerinde oluşturulan Amazon SageMaker Kataloğu ile verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfedin, yönetin ve iş birliği yapın

Daha fazla bilgi edinin

Model geliştirme

Amazon SageMaker AI ile tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla ML ve FM'ler oluşturun, eğitin ve dağıtın

Daha fazla bilgi edinin

Üretken yapay zeka uygulamaları geliştirme

Amazon Bedrock ile üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun ve ölçeklendirin

Daha fazla bilgi edinin

SQL analizi

En uygun fiyatlı SQL altyapısı olan Amazon Redshift ile öngörüler elde edin

Daha fazla bilgi edinin

Veri işleme

Amazon Athena, Amazon EMR ve AWS Glue'daki açık kaynaklı çerçeveleri kullanarak analiz ve yapay zeka için verileri analiz edin, hazırlayın ve entegre edin

Daha fazla bilgi edinin

Müşteriler

Toyota

"Otomotiv operasyonlarımıza yayılmış silo veri kümelerini ele almak amacıyla bağlantılı otomobil, satış, üretim ve tedarik zinciri birimlerimizdeki verileri birleştirmek ve yönetmek için Amazon SageMaker'ı keşfediyoruz. Bu yaklaşım, verileri zahmetsizce aramamıza, keşfetmemize ve paylaşmamıza olanak tanıyarak kalite sorunlarını önlemek, müşteri güvenliğini ve memnuniyetini artırmak ve üretken yapay zeka uygulamalarının geliştirilmesini hızlandırmak için zemin hazırlamamızı sağlıyor."

– Kamal Distell, Veri, Analiz, Platformlar ve Veri Bilimi Başkan Yardımcısı, TMNA

NatWest Group

"Veri Platformu Mühendisliği ekibimiz; veri mühendisliği, ML, SQL ve GenAI görevleri için birden fazla son kullanıcı aracı dağıtıyor. Banka genelindeki süreçleri basitleştirmeye çalışırken, kullanıcı kimlik doğrulamasını ve veri erişim yetkilendirmesini de kolaylaştırmaya çalışıyoruz. Amazon SageMaker, kuruluş genelinde tek bir ortamı dağıtmamıza yardımcı olacak hazır bir kullanıcı deneyimi sunuyor ve veri kullanıcılarımızın yeni araçlara erişmesi için gereken süreyi yaklaşık %50 oranında azaltıyor."

- Zachery Anderson, CDAO, NatWest Group

Roche

"Tüm veri havuzlarımızdaki hem yapılandırılmış hem de yarı yapılandırılmış verilerden öngörüler elde etmek için Amazon Redshift'i kullanıyoruz. Yeni Amazon SageMaker Lakehouse; Amazon Redshift, Glue Veri Kataloğu ve Lake Formation gibi hizmetlerle veri gölüne ve diğer veri kaynaklarına erişimi geliştirme ve birleştirme potansiyeli ile beni heyecanlandırıyor. Bu inovasyon, veri ve mühendislik ekiplerimizin veri erişimini basitleştirmesine ve veri, analiz ve uygulama iş yüklerinde birlikte çalışabilirliği teşvik etmesine olanak tanıyacak. Daha az veri kopyalama, işleme süresinde %40 azalma, daha iyi karar verme için analiz verilerinin işlem sistemlerine daha hızlı geri yazılması ve ekiplerimizin iş değeri yaratmaya odaklanma konusunda güçlendirilmesi yoluyla veri hatalarında kayda değer bir azalma öngörüyorum."

- Yannick Misteli, Mühendislik Departmanı Müdürü, Küresel Ürün Stratejisi, Roche

Lennar

"Son 18 ayımızı AWS ile birlikte çalışarak veri altyapımızı sınıfının en iyisi ve aynı zamanda uygun maliyetli çözümleri kullanacak şekilde dönüştürmeye ayırdık. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ve Amazon SageMaker Lakehouse gibi gelişmelerle veri ve hizmetlere sorunsuz erişim yoluyla teslimat hızımızı artırmayı ve böylece mühendislerimizin, analistlerimizin ve bilim insanlarımızın işimize önemli değer sağlayan öngörüleri ortaya çıkarmalarına olanak tanımayı umuyoruz."

- Lee Slezak, Veri ve Analiz Kıdemli Başkan Yardımcısı, Lennar

Natera, Inc

"Kuruluşumuz klinik ve genomik verilerimizi yönetmek ve analiz etmek için Amazon DataZone, Amazon SageMaker AI, Amazon Athena ve Amazon Redshift'ten yararlanıyor. Artık veri keşif ve erişimimizi kolaylaştıracak ve ekibimizin tüm alanımızdaki ilgili verileri hızlı bir şekilde analiz etmesini sağlayacak Amazon SageMaker Kataloğu'nun birleşik yönetişimine sahip olmaktan heyecan duyuyoruz. Bu entegrasyon, kişiselleştirilmiş genetik testi bakımın standart bir parçası haline getirme hedefimize doğru ilerlerken, kişiselleştirilmiş veri kümeleri oluşturmamıza, öngörü elde etme süremizi kısaltmamıza ve sonuçta daha iyi hasta sonuçları elde etmemize yardımcı olacaktır."

– Mirko Buholzer, Yazılım Mühendisliği Başkan Yardımcısı, Natera, Inc.