AWS Machine Learning und KI

Beschleunigen Sie Innovationszyklen mit einem umfassenden Satz von KI- und ML-Services in der AWS Cloud.

Nutzung der Suite von Funktionen für maschinelles Lernen auf AWS

Das maschinelle Lernen revolutioniert die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten, indem es komplexe Prozesse automatisiert und bisher unlösbare Probleme löst. Der Aufbau und die Produktion von KI-basierten Systemen kann jedoch einige Herausforderungen mit sich bringen, die dazu führen, dass Initiativen zum maschinellen Lernen oft in der Prototyping-Phase stecken bleiben. Dies liegt häufig an den umfangreichen Anforderungen an die Infrastruktur und Skalierbarkeit oder an mangelndem technischem Know-how. AWS entschärft viele dieser Herausforderungen durch vorgefertigte Services, die viele der komplexen zugrundeliegenden technischen Details entfernen, so dass sich die Benutzer auf die Daten und Modelle konzentrieren können.

Mit den KI-Services von Adastra können Sie die Möglichkeiten des maschinellen Lernens auf AWS voll ausschöpfen, um produktionsreife maschinelle Lernmodelle in der Cloud zu erstellen und bereitzustellen. Wir können die Analyseziele Ihres Unternehmens bewerten und eine Umgebung entwerfen, die eine durchgängige KI/ML-Entwicklung unterstützt, von der Datenaufbereitung über die Modellentwicklung, das Training/Tuning bis hin zur Bereitstellung und Verwaltung. Unser Team von Data-Science-Expertinnen und -Experten kann eine breite Palette von Modellen erstellen, um Ihre geschäftsspezifischen Anwendungsfälle zu unterstützen und Frameworks und Best Practices für die zukünftige Entwicklung zu etablieren.

Warum sollten Sie AWS Machine Learning und KI nutzen?

Effizienz und Produktivität

Automatisieren Sie komplexe Aufgaben, rationalisieren Sie die Datenverarbeitung, verbessern Sie die Ressourcennutzung und konzentrieren Sie Ihre Bemühungen auf zukünftige Innovationen.

Verbessertes Kundenerlebnis

Personalisieren Sie die Kundeninteraktion und ermöglichen Sie Einblicke in das Kundenverhalten in Echtzeit.

Wettbewerbsvorteil

Bleiben Sie der Zeit voraus, indem Sie sich neue Technologien und Innovationszyklen zu eigen machen.

Erhöhte Rentabilität

Ermöglichen Sie bessere Entscheidungen, indem Sie Einblicke in Verkaufstrends, Kundenpräferenzen und Marktbedingungen erhalten.

Über das Whitepaper

Business Value mit Generativer KI auf AWS realisieren

Seit über 20 Jahren ist Adastra im Bereich Daten und Analytics tätig und entwickelt individuelle KI-basierte Lösungen für Kunden aus unterschiedlichen Branchen und Anwendungsbereichen.

In Zusammenarbeit mit AWS und einer Vielzahl innovativer KI- und ML-Lösungen nutzt Adastra aktuelle technologische Fortschritte, um Prozesse zu beschleunigen. Durch den schnellen Übergang von der Evaluierung zur Umsetzung liefert Adastra praxisorientierte Generative-KI-Lösungen für Unternehmen und deren Kunden.

Die besondere Stärke von Generativer KI liegt in der Fähigkeit, neue Inhalte zu erstellen. Durch die Analyse von Mustern und Merkmalen historischer Daten kann die Technologie trainiert werden, neue Inhalte wie Bilder, Audio oder Texte auf Basis des erlernten Wissens zu erzeugen.

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AWS Machine Learning und KI-Lösungsbereiche

KI und maschinelles Lernen

Entwickeln Sie maßgeschneiderte und robuste KI/ML-Modelle für verschiedene Geschäftsanforderungen.

Statistische Analyse

Vertiefen Sie Ihre Erkenntnisse und sorgen Sie für statistisch valide Schlussfolgerungen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Erweitern und analysieren Sie Daten aus verschiedenen halbstrukturierten und unstrukturierten Formaten.

Computer Cognition

Nutzen Sie Signalverarbeitung und Deep Learning, um tiefere Einblicke in Bild-, Audio- oder Videodaten zu gewinnen.

Vorhersage und Optimierung

Nutzen Sie prognostizierte Erkenntnisse sowie Optimierungsmodelle, um die besten Lösungsansätze für Geschäftsprobleme zu ermitteln.

MLOps

Wenden Sie bewährte MLOps-Verfahren an, um Workflows für maschinelles Lernen in die Produktion zu bringen und Engpässe zu reduzieren.

Der Ansatz von Adastra für AWS Machine Learning und KI

Führen Sie eine Reihe von Erkundungsterminen mit den relevanten Stakeholdern durch, um ein gründliches Verständnis Ihrer Ziele in Bezug auf maschinelles Lernen und KI zu erlangen, das auf spezifische Geschäftsergebnisse und Datenbestände abgestimmt ist.

Richten Sie eine SageMaker-Umgebung ein, um die Datenaufbereitung und die Entwicklung von KI/ML-Modellen zu ermöglichen, mit Konnektivität zu wichtigen Datenspeichern.

Erstellen Sie iterativ Prototypen von Modellen, um die gewünschte Genauigkeit zu erreichen, einschließlich Funktionserweiterung, Funktionsentwicklung und Modellentwicklungszyklen. Integrieren Sie vorgefertigte AWS ML-Services je nach spezifischem Anwendungsfall. Nutzen Sie SageMaker Model Registry, um Modellversionen zu katalogisieren und zu verwalten.

Nutzen Sie SageMaker Endpunkte für den Einsatz von maschinelles Lernen (ML) Modelle für Batches von Echtzeit-Inferenz.

Messen Sie die Modellleistung und erkennen Sie schnell, wenn Probleme, wie z. B. eine Verschlechterung des Modells oder eine Datenabweichung, auftreten. Trainieren Sie Modelle automatisch und kontinuierlich neu, um möglichst genaue Vorhersagen zu gewährleisten.

Etablieren Sie Muster und bewährte Verfahren für die Entwicklung und Produktion von Modellen um eine schnellere Markteinführung neuer Anwendungsfälle zu ermöglichen.

Success Stories

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