Zentrale Überwachung der maschinellen Lern-Lifecycle in einer Multi-Account-Umgebung mit Amazon SageMaker und CloudWatch Effektive Überwachung von Machine Learning-Lebenszyklen in Multi-Account-Umgebungen mit AWS Die Verwaltung des Lebenszyklus von Machine Learning (ML) in großen Unternehmen kann eine herausfordernde Aufgabe sein. Mit der ...
Nahtlose Datenintegration zwischen GCP BigQuery und Amazon SageMaker Canvas für ML-Projekte: Ein no-code Ansatz Nahtlose Integration von GCP BigQuery in Amazon SageMaker Canvas für maschinelles Lernen Im heutigen cloudzentrierten Geschäftsumfeld sind Daten häufig über verschiedene Cloud-Umgebungen und lokale Systeme verstreut. ...
Der Aufbau einer Bereitstellungspipeline für generative künstliche Intelligenz (KI)-Anwendungen im großen Maßstab ist eine beachtliche Herausforderung aufgrund der Komplexität und der spezifischen Anforderungen dieser Systeme. Generative KI-Modelle entwickeln sich ständig weiter, mit häufigen neuen Versionen und Updates. Dies macht das ...
Amazon SageMaker Canvas ermöglicht es Unternehmen nun, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen, indem sie die Unterstützung von Petabyte-Datensätzen ermöglicht. Mit über 50 Konnektoren, einem intuitiven Chat-Interface für die Datenvorbereitung und der Unterstützung von Petabytes bietet SageMaker Canvas eine ...