Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu
Amazon DataZone üzerinde oluşturulmuş tek bir veri ve yapay zeka geliştirme ortamı
Genel Bakış
Amazon SageMaker, kuruluşunuzdaki tüm verileri bulabileceğiniz ve bunlara erişebileceğiniz ve her kullanım örneğinde en iyi araçları kullanarak bunlara göre hareket edebileceğiniz tek bir veri ve yapay zeka geliştirme ortamıdır. SageMaker Birleşik Stüdyosu; Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock ve Amazon SageMaker Yapay Zeka dahil olmak üzere mevcut AWS Analiz ve AI/ML hizmetlerinin işlevselliğini ve araçlarını bir araya getirir. Birleşik Stüdyo, kuruluşunuzdaki verileri ve yapay zeka varlıklarını bulmanıza, sorgulamanıza ve bunlara erişmenize ve ardından veriler, modeller ve üretken yapay zeka uygulamaları dahil olmak üzere analiz ve yapay zeka yapıtlarını güvenli bir şekilde oluşturmak ve paylaşmak üzere projelerde birlikte çalışmanıza olanak tanır.
Tüm verileriniz ve yapay zeka için entegre bir deneyim
Tek bir yönetilen ortamda model geliştirme, üretken yapay zeka uygulaması geliştirme, veri işleme ve SQL analizi gibi eksiksiz geliştirme iş akışları için aşina olduğunuz AWS araçlarını kullanarak verilerinizi keşfedin ve verilerinizden en iyi şekilde yararlanın. Amazon SageMaker Lakehouse aracılığıyla projeler oluşturarak veya projelere katılarak ekiplerinizle iş birliği yapın, yapay zeka ve analiz yapıtlarını güvenli bir şekilde paylaşın ve Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift ve diğer veri kaynaklarında depolanan verilerinize erişin. Yapay zeka ve analiz kullanım örneklerinin benzerliği arttıkça Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ile veri ekiplerinin birlikte çalışma şeklinde dönüşüm yaratın.
İş ne olursa olsun sınıfının en iyisi araçları kullanın
Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock ve Amazon SageMaker AI gibi amaca yönelik AWS analiz, yapay zeka ve makine öğrenimi (AI/ML) hizmetlerinden aşina olduğunuz araçlara ve işlevlere erişimi kolaylaştırın. Görsel ETL ile tümleşik veri işlem hatları oluşturun ve birleşik not defterlerini kullanarak farklı işlem kaynakları ve kümeler genelinde sorunsuz bir şekilde çalışın. Veri göllerinde, veri ambarlarında, veri tabanlarında ve uygulamalarda depolanan verileri sorgulamak için yerleşik SQL düzenleyicisini kullanın.
Büyük ölçekte yapay zeka modellerini eğitin, özelleştirin ve dağıtın
SageMaker AI tam olarak yönetilen altyapısını, araçlarını ve iş akışlarını kullanarak makine öğrenimi ve altyapı modelleri (FM) geliştirin. SageMaker AI; veri hazırlama, eğitim, yönetişim, MLOps, çıkarım, deney, işlem hatları, ayrıca model izleme ve değerlendirme dahil olmak üzere model yaşam döngüsünün her adımı için amaca yönelik araçlar ve altyapı sunar. Performanslı yapay zeka modellerini hızlı ve güvenli bir şekilde geliştirmek için seçilmiş çözüm ortağı uygulamaları arasından seçim yapın.
Hızlıca özel üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun
Amazon Bedrock'ı kullanarak üretken yapay zeka uygulamalarını güvenilen ve güvenli bir ortamda verimli bir şekilde oluşturun. Yüksek performanslı FM'ler ile Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, Bütünlük Korumaları, Temsilciler ve Akışlar gibi gelişmiş özelleştirme özellikleri arasından seçim yapın. Üretken yapay zeka uygulamalarını hızla özelleştirip dağıtın ve keşif için yerleşik katalogla paylaşın.
Amazon Q Geliştirici ile veri yolculuğunuzu hızlandırın
Amazon Q Geliştirici'yi geliştirme yaşam döngünüz boyunca projeler için veri keşfetme, iş birliklerini hızlandırma ve güvenli bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturma gibi görevlerde kullanın. Her proje ve kullanım örneğinde verilerinizi anlamak ve kullanmak için Amazon Q Geliştirici ile sohbet edin. Kod yazma, SQL oluşturma, verileri entegre etme, sorun giderme ve daha fazlası için Amazon Q ile veri yolculuğunuza güç katın.
Müşteriler ve Çözüm Ortakları
Adastra
"Yerleşik veri yönetişimi ve kullanıcı dostu arabirimlerle karmaşık veri analizi, ML ve GenAI uygulamaları oluşturuyoruz. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'ndan önce müşterilerimizin veri ve bilgi çalışanları için birden fazla araç dağıtmak çoğunlukla manuel ve zaman alıcıydı ve sağlam bir veri mimarisi tedarik edilmesini sağlamak zordu. Artık Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ile veri mühendisleri ve ML bilim insanları için tek bir veri çalışanı aracı dağıtabiliyoruz. Ayrıca, müşterilerimiz için süreci basitleştirmemize ve deneyimlerini geliştirmemize olanak tanıyan veri altyapısı dağıtımını otomatikleştiriyoruz."
Zeeshan Saeed, Teknoloji ve Strateji Baş Sorumlusu, Adastra
NTT DATA
"Müşterilerimiz için veri odaklı uygulamalar oluştururken, teknolojilerin entegre bir şekilde birlikte çalıştığı birleşik bir platform istiyoruz. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyo; kapsamlı analiz yetenekleri, birleşik bir stüdyo deneyimi, ayrıca veri ambarları ve veri gölleri arasında veri yönetimini entegre eden bir veri göl evi aracılığıyla çözüm sunma süreçlerimizi kolaylaştırıyor. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu, müşterilerimizin veri projelerinin değere ulaşma süresini %40'a kadar azaltıyor ve müşterilerimizin dijital dönüşüm yolculuğunu hızlandırma misyonumuzda bize yardımcı oluyor."
Akihiro Suzue, NTT DATA Çözüm Sektörü Başkanı, Yuji Shono, NTT DATA Kıdemli Yönetici, Uygulamalar ve Veri Teknolojisi Departmanı; Yuki Saito NTT DATA, Yönetici, Dijital Başarı Çözümleri Bölümü
Amazon Transportation
"Amazon olarak teslimat hızlarını artırmaya ve aynı gün veya gece vakti teslim edilen ürün sayısını artırmaya devam ediyoruz. Ürünleri müşterilere bu kadar hızlı ulaştırmayı desteklemek için büyük ölçüde verilere ve öngörülere güveniyoruz. Analiz ve yapay zekâ ile verilere doğru erişimle gerçek zamanlı öngörüler elde etme sürecini hızlandırmak istiyoruz. SageMaker Birleşik Stüdyosu'nu kullanarak veri keşfinden üretken yapay zekâ uygulamaları oluşturmaya kadar öngörü oluşturma sürecimizi hızlandırabileceğiz."
Amulya Tayal, Yazılım Geliştirme Direktörü, Amazon Transportation
Arizona State University
"Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'nu değerlendirdikten sonra bu hizmetin, öğrencilerimize makine öğrenimi kavramlarını öğretmede Arizona State University (ASU) için uygunluğunu hemen fark ettik. SageMaker Birleşik Stüdyosu; veri keşfi, veri işleme, özellik mühendisliği ve model dağıtımı dâhil olmak üzere çeşitli veri işlemlerinin tek bir deneyime entegrasyonunu basitleştiriyor. Bu birleşik yaklaşım, özellikle de makine öğrenimi konusunda yeni olan öğrencilerimizin makine öğrenimi işlem hatlarını oluşturmak adına farklı araçları kullanmayı öğrenmek için zaman harcamak yerine makine öğrenimi konularını anlamaya daha fazla odaklanmalarını sağlamaktadır."
John Rome, Bilgi İşlem Başkan Yardımcısı, Kurumsal Teknoloji, Arizona State University
Swiss Life
"SageMaker Birleşik Stüdyosu'nun lansmanı Swiss Life için mükemmel bir zamanda geldi. Ana hedefi basitleştirecek harika bir ürün: verileri gerçekten ihtiyaç duyan insanlara sağlamak. Çeşitli veri kaynaklarını bağlama, bu kaynakları başka bir ekip veya ürünle kolay bir şekilde paylaşma ve temel AWS altyapısının tüm gücünü kullanma becerisi, Swiss Life'taki veri bilimini bir sonraki seviyeye taşıyacak."
Simon Mannstein, Bulut Platformu ve Benimseme Ekip Lideri, Swiss Life Deutschland
