Serviço de machine learning - Amazon SageMaker
Crie, treine e implante modelos de machine learning para qualquer caso de uso com infraestrutura, ferramentas e fluxos de trabalho totalmente gerenciadosO que é o Amazon SageMaker?
✔ Para facilitar o início, o Amazon SageMaker JumpStart fornece um conjunto de soluções para os casos de uso mais comuns e que podem ser implantadas prontamente com apenas alguns cliques.
✔ Prepare, crie, treine e implante modelos de machine learning de alta qualidade rapidamente, reunindo um amplo conjunto de recursos criados especificamente para machine learning.
✔ O Amazon SageMaker está disponível gratuitamente por 2 meses como parte do programa Nível gratuito da AWS. Os usuários podem ter acesso a 250 horas por mês de uso de cadernos ml.t3.medium com o Nível gratuito.
Conceitos básicos do Amazon SageMaker
O Amazon SageMaker JumpStart ajuda você a começar a usar o machine learning de maneira rápida e fácil. As soluções são totalmente personalizáveis e compatíveis com a implantação em um clique e o ajuste fino de mais de 150 modelos de código aberto populares, como processamento de linguagem natural, detecção de objetos e modelos de classificação de imagem. As soluções populares incluem:
Extração e análise de dados
Extraia, processe e analise documentos automaticamente para fazer investigações mais precisas e tomar decisões com mais rapidez.
Detecção de fraudes
Agilize a detecção automatizada de transações suspeitas e alerte seus clientes para reduzir possíveis prejuízos financeiros.
Previsão de rotatividade
Preveja a probabilidade de rotatividade de clientes e melhore a retenção aprimorando os possíveis abandonos e tomando medidas corretivas, como ofertas promocionais.
Recomendações personalizadas
Forneça experiências personalizadas e exclusivas para melhorar a satisfação dos clientes e ampliar seus negócios rapidamente.
SageMaker no Nível gratuito
Como parte do Nível gratuito da AWS, você pode começar a usar o Amazon SageMaker gratuitamente. Sua avaliação gratuita de dois meses começará no primeiro mês em que você criar seu primeiro recurso do SageMaker. Os detalhes do nível gratuito do Amazon SageMaker estão descritos na tabela abaixo:
Recurso do Amazon SageMaker |
Uso do nível gratuito por mês, pelos primeiros dois meses |
Preços do produto |
Cadernos do Studio e instâncias de cadernos sob demanda |
250 horas da instância ml.t3.medium em cadernos do Studio OU 250 horas da instância ml.t2 medium ou ml.t3.medium em instâncias de cadernos sob demanda |
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| RStudio on SageMaker | 250 horas da instância ml.t3.medium na aplicação RSession E instância ml.t3.medium gratuita para a aplicação RStudioServerPro | |
| Data Wrangler | 25 horas da instância ml.m5.4xlarge | |
| Feature Store | 10 milhões de unidades de gravação, 10 milhões de unidades de leitura, 25 GB de armazenamento | |
| Training | 50 horas de instâncias m4.xlarge ou m5.xlarge | |
| Real-Time Inference | 125 horas de instâncias m4.xlarge ou m5.xlarge | |
| Serverless Inference | 150.000 segundos de duração de inferência | |
| Canvas | 160 horas por mês de instância de espaço de trabalho e até dez solicitações de criação de modelo por mês, cada uma com até 1 milhão de células ou solicitações de criação de modelos |
Oferta do nível gratuito
A AWS ajuda novos clientes a começarem a usar gratuitamente. Veja como você pode usar o nível gratuito da AWS com o Amazon SageMaker
250 horas por mês de ml.t3.medium em cadernos do Studio
25 horas por mês em ml.m5.4xlarge no SageMaker Data Wrangler
Unidades de gravação de 10 M e unidades de leitura de 10 M
25 GB de armazenamento por mês na SageMaker Feature Store
Saiba mais sobre o Amazon SageMaker
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Histórias de clientes
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Vídeos
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O BMW Group, conhecido por fabricar veículos de luxo que estão entre os melhores da categoria, usa um amplo relacionamento entre os serviços da Amazon e da AWS para aprimorar todos os aspectos do design e da funcionalidade de seus carros. O portfólio do BMW Group é sustentado pela tecnologia Amazon e AWS, que potencializa mais de 1.000 microsserviços que processam mais de 12 bilhões de solicitações por dia, ao mesmo tempo em que alcançam 99,95% de confiabilidade.
A Intuit, conhecida por suas soluções de gerenciamento financeiro voltadas para mais de 100 milhões de consumidores e clientes de pequenas empresas, está usando o Amazon SageMaker e o Amazon Bedrock para combinar tecnologia de ponta com especialistas humanos em impostos e contabilidade e oferecer experiências altamente personalizadas aos clientes.
O Itaú Unibanco, o maior banco privado do Brasil, precisava melhorar a velocidade, a flexibilidade e a escalabilidade de sua infraestrutura de machine learning (ML) para seus mais de 3.200 usuários de ML. Para acelerar os processos de ML para os cientistas de dados, o Itaú usou o Amazon SageMaker Studio, um ambiente de desenvolvimento integrado que fornece uma única interface visual baseada na Web para acessar ferramentas específicas para realizar todas as etapas de desenvolvimento de ML.
Com sua tecnologia de câmera aérea, a Nearmap oferece às organizações uma lente dinâmica para rastrear mudanças estruturais e ambientais ao longo do tempo. A Nearmap fez o upgrade do hardware on-premises para soluções robustas e escaláveis da Amazon Web Services (AWS). Modelos grandes e personalizados de aprendizado profundo e a tendência atual de modelos de visão ampla exigem a capacidade de expandir dinamicamente o treinamento que usa várias máquinas ao mesmo tempo.
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Vídeos
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Introdução ao Amazon SageMaker Studio (1:38)
Introdução ao Amazon SageMaker (4:46)
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