Modernisasikan Proses Pengembangan Machine Learning Anda
Machine learning (ML) telah menjadi aspek teknologi inti dalam berbagai kasus penggunaan dari pemrosesan bahasa alami dan penglihatan komputer hingga deteksi penipuan, prakiraan pemintaan, rekomendasi produk, pemeliharaan preventif, serta pemrosesan dokumen. Mengambil manfaat dari machine learning dalam skala besar memerlukan standardisasi dalam proses pengembangan ML modern di seluruh bisnis Anda. Memodernisasi proses pengembangan ML Anda dapat mempercepat kecepatan inovasi dengan menyediakan infrastruktur yang dapat diskalakan, alat terintegrasi, praktik sehat untuk penggunaan ML yang bertanggung jawab, pilihan alat yang dapat diakses untuk para developer dan ilmuwan data dari semua level keterampilan ML, serta pengelolaan sumber daya yang efisien untuk memastikan biaya tetap rendah.
Manfaat
Mempercepat inovasi ML
Mengurangi waktu pengembangan ML dari hitungan bulan menjadi minggu dan membawa model ke pasar lebih cepat. Meningkatkan produktivitas ilmuwan data dengan alat tujuan khusus untuk setiap langkah pengembangan ML. Mengotomatiskan proses ML dengan MLOps untuk menskalakan pengembangan model.
Mendukung penggunaan ML yang bertanggung jawab
Mendeteksi bias di seluruh alur kerja ML untuk membangun kesetaraan dan transparansi ke dalam model Anda. Memanfaatkan set fitur keamanan dan tata kelola AWS yang komprehensif untuk membantu organisasi Anda dengan persyaratan keamanan yang mungkin berlaku untuk beban kerja ML Anda.
Berinovasi dengan level keterampilan ML apa pun
Mengizinkan developer dan ilmuwan data Anda mengembangkan model ML sesuai keinginan mereka. Memungkinkan ilmuwan data menulis kode dalam sebuah lingkungan pengembangan terintegrasi, membangun model ML secraa otomatis, atau melakukan deploy solusi yang dibangun sebelumnya untuk berbagai kasus penggunaan populer dengan beberapa klik.
Mengurangi biaya
Mengurangi total biaya kepemilikan sebesar lebih dari 54% dibandingkan opsi dikelola sendiri dengan mengoptimalkan infrastruktur dan meningkatkan pemanfaatan sumber daya secara otomatis.
Kisah pelanggan
Divisi kendaraan otonom Lyft, Lyft Level 5 melakukan standardisasi di Amazon SageMaker untuk pelatihan dan mengurangi waktu pelatihan model dari hitungan waktu menjadi kurang dari beberapa jam.
Dengan Amazon SageMaker Clarify, Deutsche Fußball Liga (DFL) GmbH dapat memahami komponen utama dari wawasan Fakta Pertandingan Bundesliga untuk menghadirkan wawasan berkualitas lebih tinggi kepada para penggemar sepak bola.
Freddy’s Frozen Custard & Steakburgers menggunakan Amazon SageMaker Autopilot melalui Domo untuk melakukan deploy model machine learning tanpa perlu merekrut ahli ML dan mendapatkan pertumbuhan penjualan dua digit.
Menggunakan Amazon SageMaker, NerdWallet mengurangi biaya pelatihan ML sebesar sekitar 75 persen, sekaligus juga meningkatkan jumlah model yang dilatih.
Kasus penggunaan
Menganalisis gambar secara akurat
Kembangkan model penglihatan komputer untuk berbagai kasus penggunaan yang mencakup deteksi objek, diagnosis medis, dan mengemudi sendiri. Sebagai contoh, pelanggan pemeliharaan kesehatan dapat menggunakan kemampuan SageMaker, seperti klasifikasi gambar, untuk meningkatkan kualitas diagnosis pasien, mengurangi subjektivitas dalam diagnosis, serta mengurangi beban kerja ahli patologi.
Mengotomatiskan pemrosesan teks
Bangun model ML untuk memproses dan menganalisis secara otomatis data dari dokumen yang ditulis tangan dan elektronik sehingga Anda dapat menganalisis dokumen lebih cepat, lebih akurat, dan lebih efektif biaya. Amazon SageMaker menyediakan algoritme ML bawaan, seperti BlazingText dan Linear Learner, yang dioptimalkan untuk klasifikasi teks, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan pengenalan karakter optik (OCR). SageMaker juga terintegrasi dengan Hugging Face, sebuah pustaka model NLP populer.
Mendeteksi anomali dengan cepat
Identifikasi anomali dalam data untuk berbagai aplikasi, seperti deteksi penipuan dan pemeliharaan prediktif. Sebagai contoh, identifikasi transaksi mencurigakan sebelum terjadi menggunakan ML dan segera beri tahu pelanggan untuk memperkuat kepercayaan pelanggan. SageMaker menyediakan algoritme ML bawaan, seperti Random Cut Forest dan XGBoost, yang dapat Anda gunakan untuk melatih dan melakukan deploy model deteksi penipuan dengan cepat.
Menghadirkan rekomendasi yang dipersonalisasi
Hadirkan pengalaman online yang dikustomisasi kepada pelanggan, tingkatkan kepuasan pelanggan, dan kembangkan bisnis dengan cepat menggunakan ML. Amazon SageMaker menyediakan algoritme ML bawaan, seperti mesin faktorisasi, untuk membangun mesin rekomendasi. Anda juga dapat menggunakan SageMaker Autopilot untuk menghasilkan model personalisasi secara otomatis dan melakukan deployment model tersebut hanya dengan beberapa klik.
Solusi Unggulan di AWS
Temukan Layanan, Solusi AWS, Solusi Partner, dan Panduan yang Dibuat Khusus untuk mengatasi kasus penggunaan bisnis serta teknis Anda secara cepat.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker membantu Anda memodernisasi lingkungan ML dengan mudah di seluruh lini bisnis, sehingga memungkinkan para developer dan ilmuwan data dari semua level keterampilan ML untuk membangun, melatih, melakukan deployment model machine learning untuk hampir semua kasus penggunaan. SageMaker mengumpulkan set kemampuan ML tujuan khusus yang luas di bawah satu antarmuka pengguna visual terpadu, menghilangkan kebutuhan untuk membangun lingkungan ML Anda sendiri, sehingga Anda dapat fokus ke bisnis inti Anda. SageMaker dibangun dengan memanfaatkan dua dekade pengalaman Amazon dalam mengembangkan aplikasi machine learning dunia nyata, termasuk rekomendasi produk, personalisasi, belanja cerdas, robotik, dan perangkat berbantuan suara.
Orkestrator Beban Kerja MLOps
Deploy solusi yang dapat membantu Anda menyederhanakan dan menerapkan praktik terbaik arsitektur untuk pemroduksian model machine learning (ML). Solusi ini adalah kerangka kerja yang dapat diperluas yang menyediakan antarmuka standar untuk mengelola pipeline ML bagi layanan ML AWS dan layanan pihak ketiga.
Panduan untuk Inferensi Citra Overhead di AWS
Pelajari cara memproses citra penginderaan jarak jauh menggunakan model machine learning yang secara otomatis mendeteksi dan mengidentifikasi objek yang dikumpulkan dari satelit, kendaraan udara tanpa awak, dan perangkat penginderaan jarak jauh lainnya.
Panduan untuk Pelatihan Model Terdistribusi di AWS
Panduan ini membantu pelanggan yang memiliki batasan on-premise atau yang memiliki investasi Kubernetes untuk menggunakan Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) dan Kubeflow atau Amazon SageMaker dalam mengimplementasikan arsitektur pelatihan machine learning (ML) yang bersifat hibrida dan terdistribusi.
Sumber Daya
Panduan langkah demi langkah Amazon SageMaker
Tutorial sepuluh menit Amazon SageMaker
Solusi yang telah dibangun sebelumnya yang tersedia di Amazon SageMaker JumpStart
Siap untuk memulai?
Hubungi AWS Partner Network, untuk bekerja sama dengan Partner Teknologi dan Konsultasi global kami.
Organisasi Layanan Profesional AWS merupakan sebuah tim ahli global yang dapat membantu Anda mewujudkan hasil bisnis yang diinginkan saat menggunakan AWS.