Service de machine learning - Amazon SageMaker
Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning pour tous les cas d'utilisation grâce à une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérésQu'est-ce qu'Amazon SageMaker ?
✔ Pour faciliter le démarrage, Amazon SageMaker JumpStart fournit un ensemble de solutions pour les cas d'utilisation les plus courants que vous pouvez déployer en quelques clics.
✔ Préparez, créez, entraînez et déployez rapidement des modèles de machine learning de haute-qualité en rassemblant un large éventail de fonctionnalités conçues spécialement pour le machine learning.
✔ Amazon SageMaker est disponible gratuitement pendant 2 mois dans le cadre du programme d'offre gratuite d'AWS. Les utilisateurs peuvent avoir accès à 250 heures par mois d'utilisation des blocs-notes ml.t3.medium avec l'offre gratuite.
Démarrer avec Amazon SageMaker
Avec Amazon SageMaker JumpStart, vous pouvez démarrer rapidement et aisément avec le machine learning. Les solutions sont entièrement personnalisables et prennent en charge le déploiement et la mise au point en un clic de plus de 150 modèles open source populaires tels que le traitement du langage naturel, la détection d'objets et les modèles de classification des images. Parmi ces solutions populaires, citons :
Extraction et analyse de données
Extrayez, traitez et analysez automatiquement les documents pour une enquête plus précise et une prise de décision plus rapide.
Détection de fraude
Automatisez la détection des transactions suspectes plus rapidement et alertez vos clients pour réduire les pertes financières potentielles.
Prévisions des désabonnements
Prévoyez la probabilité de perte de la clientèle et améliorez la fidélisation en ciblant les abandons probables et en prenant des mesures correctives telles que des offres promotionnelles.
Recommandations personnalisées
Proposez des expériences personnalisées et uniques à vos clients afin de mieux les satisfaire et de développer rapidement votre entreprise.
SageMaker dans le cadre de l'offre gratuite
Dans le cadre de l'offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser Amazon SageMaker gratuitement. Votre essai gratuit de deux mois commence à partir du premier mois où vous créez votre première ressource SageMaker. Les informations concernant l'offre gratuite d'Amazon SageMaker se trouvent dans le tableau ci-dessous :
Fonctionnalités d'Amazon SageMaker |
Utilisation mensuelle de l'offre gratuite pendant les 2 premiers mois |
Tarification du produit |
Blocs-notes Studio et instances de blocs-notes à la demande |
250 heures d'utilisation des instances ml.t3.medium sur des blocs-notes Studio OU 250 heures d'utilisations des instances ml.t2.medium ou ml.t3.medium sur des instances de blocs-notes à la demande |
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| RStudio sur SageMaker | 250 heures d'utilisation des instances ml.t3.medium sur l'application RSession ET des instances ml.t3.medium gratuites pour l'application RStudioServerPro | |
| Data Wrangler | 25 heures d'instance ml.m5.4xlarge | |
| Feature Store | 10 millions d'unités d'écriture, 10 millions d'unités de lecture, 25 Go de stockage | |
| Formation | 50 heures d'instances m4.xlarge ou m5.xlarge | |
| Inférence en temps réel | 125 heures d'instances m4.xlarge ou m5.xlarge | |
| Inférence sans serveur | 150 000 secondes de durée d'inférence | |
| Canvas | 160 heures d'instance d'espace de travail par mois et jusqu'à 10 demandes de création de modèles par mois, chacune contenant jusqu'à 1 million de cellules par demande de création de modèle |
Offre gratuite
AWS aide les nouveaux clients à se lancer gratuitement. Découvrez comment utiliser l'offre gratuite d'AWS avec Amazon SageMaker
250 heures par mois d'utilisation d'instances ml.t3.medium sur des blocs-notes Studio
25 heures par mois sur les instances ml.m5.4xlarge sur SageMaker Data Wrangler
10 millions d'unités d'écriture et 10 millions d'unités de lecture
25 Go de stockage par mois sur SageMaker Feature Store
En savoir plus sur Amazon SageMaker
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Témoignages clients
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Vidéos
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Témoignages clients
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Le groupe BMW, connu pour ses véhicules de luxe haut de gamme, s’appuie sur une vaste relation entre les services Amazon et AWS, pour améliorer tous les aspects de la conception et des fonctionnalités des voitures. Le portefeuille du groupe BMW repose sur les technologies Amazon et AWS, qui alimentent plus de 1 000 microservices qui traitent plus de 12 milliards de demandes par jour, avec une fiabilité de 99,95 %.
Intuit, connue pour ses solutions de gestion financière destinées à plus de 100 millions de clients particuliers et petites entreprises, utilise Amazon SageMaker et Amazon Bedrock pour associer une technologie de pointe à des experts humains en fiscalité et en comptabilité et proposer des expériences client hautement personnalisées.
Itaú Unibanco, la plus grande banque du secteur privé du Brésil, avait besoin d’améliorer la vitesse, la flexibilité et la capacité de mise à l’échelle de son infrastructure de machine learning (ML) pour ses plus de 3 200 utilisateurs de ML. Pour accélérer les processus de ML pour les scientifiques des données, Itaú a utilisé Amazon SageMaker Studio, un environnement de développement intégré qui fournit une interface visuelle Web unique permettant d’accéder à des outils spécialement conçus pour effectuer toutes les étapes de développement du ML.
Grâce à sa technologie de caméra aérienne, Nearmap offre aux organisations un objectif dynamique leur permettant de suivre les changements structurels et environnementaux au fil du temps. Nearmap est passé du matériel sur site aux solutions robustes et évolutives d’Amazon Web Services (AWS). Les grands modèles deep learning personnalisés et la tendance actuelle vers les grands modèles de vision nécessitent la possibilité d’étendre de manière dynamique la formation qui utilise plusieurs machines à la fois.
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Vidéos
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Présentation d'Amazon SageMaker Studio (1:38)
Présentation d'Amazon SageMaker (4:46)
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