Amazon Machine Learning ist ein Service, mit dem Entwickler aller Wissensstufen die Technologie für machinelles Lernen problemlos nutzen können. Amazon Machine Learning bietet Visualisierungstools und Assistenten, die Sie durch den Aufbauprozess für Machine Learning-Modelle (ML) begleiten, ohne dass Sie komplexe ML-Algorithmen und ‑Technologien erlernen müssen. Wenn Ihre Modelle fertig sind, können Sie bei Amazon Machine Learning mithilfe einfacher APIs Prognosen für Ihre Anwendung abrufen, ohne benutzerdefinierte Prognosecodes implementieren oder Infrastrukturen verwalten zu müssen.
Amazon Machine Learning basiert auf der gleichen praxisbewährten, hochgradig skalierbaren ML-Technologie, die seit Jahren von der internen Community der Amazon-Datenwissenschaftler verwendet wird. Der Service nutzt leistungsstarke Algorithmen, um ML-Modelle zu erstellen, indem er in Ihren vorhandenen Daten nach Mustern sucht. Anschließend verwendet Amazon Machine Learning diese Modelle, um neue Daten zu verarbeiten und Prognosen für Ihre Anwendung zu generieren.
Amazon Machine Learning ist hochgradig skalierbar und kann Milliarden von Prognosen pro Tag generieren und diese in Echtzeit mit hohem Durchsatz bereitstellen. Für die Nutzung von Amazon Machine Learning sind keine Vorab-Investitionen für Hardware oder Software erforderlich. Sie bezahlen für das, was Sie nutzen, können also klein beginnen und skalieren, wenn Ihre Anwendung wächst.
Erste Schritte mit Amazon Machine Learning
Kostenloses Konto erstellen12 Monate lang Zugriff auf das kostenlose Kontingent von AWS sowie AWS Support-Funktionen der Stufe "Basic" mit 24-h-Kundenservice an 365 Tagen im Jahr, Support-Foren und vielen weiteren Vorteilen.
Beachten Sie, dass Amazon Machine Learning derzeit nicht unter das kostenlose Kontingent für AWS fällt.
Lesen Sie "Warum unseren Kunden Amazon Machine Learning gefällt", ein Gastbeitrag des CEO von AWS Partner 47Lining.
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"Hudl revolutioniert die Art und Weise, wie sich Trainer und Sportler auf Wettkämpfe vorbereiten und der Konkurrenz überlegen bleiben."
AWS-Fallbeispiel: Upserve und Amazon Machine Learning
"Mit Amazon Machine Learning können wir die Gesamtzahl an Kunden, die an einem Abend ein Restaurant besuchen werden, vorhersagen."
AWS-Fallbeispiel: BuildFax und Amazon Machine Learning
Wir zeigen Ihnen, wie BuildFax Amazon Machine Learning verwendet, um "den Prozess der Erstellung von prädiktiven Modellen zu demokratisieren" und schneller zu Ergebnissen zu kommen.
AWS-Fallbeispiel: AdiMap und Amazon Machine Learning
Als Startup verwendet AdiMap Amazon Machine Learning, um "Benutzern und Kunden einen Wettbewerbsvorteil duch skalierbare Finanzintelligenz" bereitzustellen.
AWS-Fallbeispiel: Fraud.net und Amazon Machine Learning
Als führende Plattform zur Betrugsverhinderung bei Crowdsourcing-Projekten verwendet Fraud.net Amazon Machine Learning, um die Komplexität zu reduzieren und neue Betrugsmuster zu analysieren.
Amazon Machine Learning-Partner unterstützen unsere Kunden bei der Entwicklung von intelligenteren, durch Amazon Machine Learning gesteuerten Systemen. Amazon ML ist ein Service, mit dem Entwickler aller Wissensstufen die Technologie für maschinelles Lernen problemlos nutzen können.
47Lining ist ein AWS Advanced Consulting Partner mit Big Data Competency. 47Lining entwickelt Big Data-Lösungen und stellt verwaltete Services für Big Data bereit, die aus AWS Bid Data-Bausteinen wie Amazon Redshift, Kinesis, S3, DynamoDB, Machine Learning und Elastic MapReduce bestehen. 47Lining erleichtert Kunden das Erstellen, Betreiben und Verwalten umfassender „Datenmaschinen“ für ihre datengesteuerten Unternehmen.
NorthBay unterstützt Kunden in der Partnerkanzlei bei Verarbeitungslasten in Zusammenhang mit Prognosen und erweiterten Analysen. Amazon Machine Learning fügt sich optimal in das NorthBay-Angebot ein, da sich die Lösung gut in die restlichen AWS-Services integrieren lässt und eine hochwertige Implementierung leistungsstarker ML-Algorithmen bietet.
Amazon Machine Learning-APIs und-Assistenten erleichtern es den Entwicklern, anhand von Daten, die in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift oder MySQL-Datenbanken in Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) gespeichert sind, ML-Modelle zu erstellen und zu verfeinern und aus diesen Modellen Prognosen abzufragen. Die in den Service integrierten Datenprozessoren, skalierbaren ML-Algorithmen, interaktiven Daten- und Modell-Visualisierungstools sowie Qualitätswarnungen helfen Ihnen, Ihre Modelle schnell aufzubauen und zu verfeinern.
Amazon Machine Learning ist ein verwalteter Service, der umfassende Modellerstellung, ‑bereitstellung und ‑überwachung bietet. Wenn Ihr Modell bereit ist, können Sie schnell und zuverlässig Prognosen für Ihre Anwendungen generieren. So eliminieren Sie den Zeit- und Kostenaufwand, der für Entwicklung, Skalierung und Wartung der Infrastruktur für das maschinelle Lernen erforderlich ist.
Die Prognose-APIs von Amazon Machine Learning können verwendet werden, um Milliarden von Prognosen für Ihre Anwendungen zu generieren. Mithilfe der Batch Prognosen-API können Sie Prognosen für eine große Anzahl von Datensätzen gleichzeitig anfordern oder mit der Echtzeit-API Prognosen für einzelne Datensätze abrufen, die Sie in interaktiven Web-, Mobil- oder Desktopanwendungen nutzen können.
Für die Nutzung von Amazon Machine Learning sind keine Einrichtungskosten erforderlich. Sie bezahlen für das, was Sie nutzen, können also klein beginnen und skalieren, wenn Ihre Anwendung wächst.
Amazon Machine Learning basiert auf der gleichen praxisbewährten, hochgradig skalierbaren ML-Technologie, die von Amazon verwendet wird, um kritische Funktionen wie Versorgungskettenmanagement, Erkennung betrügerischer Transaktionen und Katalogorganisation auszuführen.
Mit Amazon Machine Learning ist es einfach, Prognosemodelle aufzubauen, mit deren Hilfe potenzielle betrügerische Einzelhandelstransaktionen bzw. betrügerische oder unangemessene Artikelrezensionen erkannt werden können.
Amazon Machine Learning kann dazu beitragen, dass Ihre Website eine besser personalisierte Kundenerfahrung bietet, indem sie prädiktive Analysemodelle einsetzt, die Artikel vorschlagen oder den Website-Ablauf auf der Grundlage vorheriger Kundenaktionen optimieren.
Mit Amazon Machine Learning können Sie gezielte Marketingkampagnen durchführen. Amazon Machine Learning kann beispielsweise frühere Kundenaktivitäten nutzen, um die relevantesten E-Mail-Kampagnen für eine Kundenzielgruppe auszuwählen.
Amazon Machine Learning kann Sie bei der Verarbeitung unstrukturierter Texte unterstützen und inhaltsbezogene Maßnahmen ergreifen. Amazon Machine Learning kann beispielsweise eingesetzt werden, um Anwendungen zu entwickeln, die Produktrezensionen als positiv, negativ oder neutral einstufen.
Amazon Machine Learning kann Ihnen helfen, Kunden zu finden, bei denen ein hohes Abwanderungsrisiko besteht, sodass Sie die Kundenbindung anhand von Sonderangeboten oder Kundendienstkontakten proaktiv stärken können.
Amazon Machine Learning kann formloses Feedback von Ihren Kunden verarbeiten, etwa E-Mail-Nachrichten, Kommentare oder Transkripte von Telefongesprächen, und Maßnahmen empfehlen, die am besten für die Anliegen geeignet sind. Sie können Amazon Machine Learning beispielsweise einsetzen, um den Datenverkehr in sozialen Medien zu analysieren und so Kunden identifizieren, die ein ausstehendes Problem beim Kundendienst haben. So können die richtigen Kundendienstspezialisten Kontakt mit den betreffenden Kunden aufnehmen.
