Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu

Tüm verilerinizle keşfetmek ve oluşturmak için tek bir veri ve yapay zekâ geliştirme ortamı

Kullanmaya başlayın

Genel Bakış

Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu, kuruluşunuzdaki tüm verileri bulabileceğiniz ve bunlara erişebileceğiniz ve her kullanım örneğinde en iyi araçları kullanarak bunlara göre hareket edebileceğiniz tek bir veri ve yapay zekâ geliştirme ortamıdır. SageMaker Birleşik Stüdyosu; Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock ve Amazon SageMaker AI dâhil olmak üzere mevcut AWS Analiz ve AI/ML hizmetlerinin işlevselliğini ve araçlarını bir araya getirir. Birleşik Stüdyo, kuruluşunuzdaki verileri ve yapay zekâ varlıklarını bulmanıza, sorgulamanıza ve bunlara erişmenize ve ardından veriler, modeller ve üretken yapay zekâ uygulamaları dâhil olmak üzere analiz ve yapay zekâ yapıtlarını güvenli bir şekilde oluşturmak ve paylaşmak üzere projelerde çalışmanıza olanak tanır.

Tüm verileriniz ve yapay zekâ için entegre bir deneyim

Tek bir yönetilen ortamda model geliştirme, üretken yapay zekâ 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 açık göl evi mimarisi aracılığıyla projeler oluşturarak veya projelere katılarak ekiplerinizle iş birliği yapın, yapay zekâ ve analiz yapıtlarını güvenli bir şekilde paylaşın ve Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift ve diğer veri kaynaklarında depolanan verilerinize erişin. Yapay zekâ ve analiz kullanım örneklerinin benzerliği arttıkça SageMaker Birleşik Stüdyo ile veri ekiplerinin birlikte çalışma şeklini dönüştürün.

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 zekâ ve makine öğrenimi (AI/ML) hizmetlerinden aşina olduğunuz araçlara ve işlevlere erişimi kolaylaştırın. Görsel ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işleriyle entegre veri işlem hatları ve iş akışları oluşturun. Üretken yapay zekâ destekli sorun giderme yetenekleri de dâhil olmak üzere birleşik not defterleri kullanarak farklı işlem kaynakları ve kümeler arasında sorunsuz bir şekilde çalışın. Veri göllerinde, veri ambarlarında, veri tabanlarında ve uygulamalarda depolanan verileri sorgulamak için yerleşik SQL düzenleyicisini kullanın. İş yükü talebinizi karşılamak için otomatik olarak ölçeklenebilen sürükleyici ve sunucusuz bir not defterinde veri keşfi ve analizinden karmaşık veri işleme ve doğal dil etkileşimine geçin.

Sürükleyici bir not defteri deneyimi oluşturun

Tarayıcı tabanlı arayüzün basitliğini Athena Spark'ın ölçeklenebilirliği ile birleştiren, SQL sorguları gerçekleştirmeniz, Python kodunu yürütmeniz, büyük ölçekli veri işlerini işlemeniz ve görselleştirmeler oluşturmanız için tek bir yer sunan sürükleyici ve etkileşimli bir çalışma alanıyla verilerinizle çalışma şeklinizi dönüştürün. Sunucusuzdur, böylece herhangi bir veri işleme altyapısını önceden hazırlamak zorunda kalmadan saniyeler içinde başlayabilirsiniz. Yerleşik bir yapay zekâ temsilcisi, doğal dil istemlerinden kod, SQL ifadeleri ve adım adım planlar oluşturarak geliştirme sürecinde size rehberlik eder.

Büyük ölçekte yapay zekâ 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 dâhil olmak üzere model yaşam döngüsünün her adımı için amaca yönelik araçlar ve altyapı sunar. Performanslı yapay zekâ modellerini hızlı ve güvenli bir şekilde geliştirmek için seçilmiş çözüm ortağı uygulamaları arasından seçim yapın.

Hızlıca özel üretken yapay zekâ uygulamaları oluşturun

Amazon Bedrock'ı kullanarak üretken yapay zekâ 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 zekâ uygulamalarını hızla özelleştirip dağıtın ve keşif için yerleşik katalogla paylaşın.

Yerleşik yapay zekâ yardımı ile geliştirmeyi hızlandırın

Amazon SageMaker Veri Temsilcisi ile birlikte sunucusuz not defterlerinde birlikte çalışın ve karmaşık görevleri adım adım planlara ayırın, doğru kod oluşturun ve doğal dil istemlerinden analiz ve makine öğrenimi uygulamaları geliştirin. Amazon Q Geliştirici'yi geliştirme yaşam döngünüz boyunca veri keşfetme, projeleri hızlandırma ve güvenli bir şekilde makine öğrenimi modelleri oluşturma gibi görevlerde kullanın. Her proje ve kullanım örneği için verilerinizi anlamak ve kullanmak üzere Amazon Q Geliştirici ile sohbet edin veya komut satırında kullanın.

Müşteriler ve çözüm ortakları

Adastra

"Yerleşik veri yönetişimi ve kullanıcı dostu arabirimlerle karmaşık veri analizi, makine öğrenimi ve üretken yapay zekâ 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 makine öğrenimi bilim insanları için tek bir veri çalışanı aracı dağıtabiliyoruz. Ayrıca süreci basitleştirmemize ve deneyimlerini geliştirmemize olanak tanıyan veri altyapısı dağıtımını müşterilerimiz için 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 Stüdyosu; 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 Eyalet Üniversitesi

"Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'nu değerlendirdikten sonra bu hizmetin, öğrencilerimize makine öğrenimi kavramlarını öğretmede Arizona Eyalet Üniversitesi (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 Eyalet Üniversitesi

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