Verwenden Sie Lösungsvorlagen end-to-end JumpStart - Amazon SageMaker

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Verwenden Sie Lösungsvorlagen end-to-end JumpStart

Wichtig

Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis jetzt Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich speziell auf die Verwendung der Studio Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Oberfläche finden Sie unterAmazon SageMaker Studio.

Anmerkung

JumpStart Lösungen sind nur in Studio Classic verfügbar.

SageMaker JumpStart bietet mit einem Klick end-to-end Lösungen für viele gängige Anwendungsfälle des maschinellen Lernens. In den folgenden Anwendungsfällen finden Sie weitere Informationen zu verfügbaren Lösungsvorlagen.

Wählen Sie auf der JumpStart Landingpage die Lösungsvorlage aus, die am besten zu Ihrem Anwendungsfall passt. Wenn Sie eine Lösungsvorlage auswählen, JumpStart wird eine neue Registerkarte mit einer Beschreibung der Lösung und einer Schaltfläche „Starten“ geöffnet. Wenn Sie Launch auswählen, werden alle Ressourcen JumpStart erstellt, die Sie für die Ausführung der Lösung benötigen, einschließlich Trainings- und Modellhosting-Instances. Weitere Informationen zur Einführung einer JumpStart Lösung finden Sie unterStarten einer Lösung.

Nach dem Start der Lösung können Sie die Funktionen der Lösung und alle generierten Artefakte in untersuchen JumpStart. Verwenden Sie das Menü JumpStart Launched Assets, um Ihre Lösung zu finden. Wählen Sie auf der Registerkarte Ihrer Lösung die Option Notebook öffnen aus, um bereitgestellte Notebooks zu verwenden und die Funktionen der Lösung zu untersuchen. Wenn Artefakte beim Start oder nach der Ausführung der bereitgestellten Notebooks generiert werden, werden sie in der Tabelle Generierte Artefakte aufgeführt. Sie können einzelne Artefakte mit dem Papierkorbsymbol ( The trash icon for JumpStart. ) löschen. Sie können alle Ressourcen der Lösung löschen, indem Sie Lösungsressourcen löschen wählen.

Nachfrageprognosen

Nachfrageprognosen verwenden historische Zeitreihendaten, um zukünftige Schätzungen in Bezug auf die Kundennachfrage über einen bestimmten Zeitraum vorzunehmen und den Entscheidungsprozess für Angebot und Nachfrage in allen Unternehmen zu rationalisieren.

Zu den Anwendungsfällen für Nachfrageprognosen gehören die Vorhersage von Ticketverkäufen in der Transportbranche, Aktienkurse, Anzahl der Krankenhausbesuche, Anzahl der Kundenvertreter, die im nächsten Monat für mehrere Standorte eingestellt werden müssen, Produktabsatz in mehreren Regionen im nächsten Quartal, Cloud-Servernutzung für den nächsten Tag für einen Video-Streaming-Dienst, Stromverbrauch für mehrere Regionen in der nächsten Woche, Anzahl der IoT-Geräte und Sensoren wie Energieverbrauch und mehr.

Zeitreihendaten werden in univariate und multivariate Daten unterteilt. Beispielsweise handelt es sich beim Gesamtstromverbrauch eines einzelnen Haushalts um eine univariate Zeitreihe über einen bestimmten Zeitraum. Wenn mehrere univariate Zeitreihen aufeinander gestapelt werden, spricht man von einer multivariaten Zeitreihe. Beispielsweise bildet der Gesamtstromverbrauch von 10 verschiedenen (aber korrelierten) Haushalten in einer einzigen Nachbarschaft einen multivariaten Zeitreihendatensatz.

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Nachfrageprognosen Bedarfsprognose für multivariate Zeitreihendaten unter Verwendung von drei state-of-the-art Zeitreihenprognosealgorithmen: Prophet und LSTNetDeepAR. SageMaker

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Bonitätsprognose

Verwenden Sie JumpStart die Lösungen zur Bonitätsprognose, um die Bonität von Unternehmen vorherzusagen oder um anhand von Modellen für maschinelles Lernen getroffene Entscheidungen zur Kreditprognose zu erklären. Im Vergleich zu herkömmlichen Methoden zur Bonitätsmodellierung können Modelle für Machine Learning die Genauigkeit von Kreditprognosen automatisieren und verbessern.

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Vorhersage der Bonität von Unternehmen Multimodales maschinelles Lernen (Langtext und tabellarisches) für hochwertige Kreditprognosen mithilfe von AWS AutoGluon Tabular. GitHub »
Graphbasiertes Kreditscoring Prognostizieren Sie die Kreditwürdigkeit von Unternehmen mithilfe von Tabellendaten und einem Unternehmensnetzwerk, indem Sie ein grafisches neuronales Netzwerkdiagramm SAGE und ein tabellarisches Modell trainieren. AWS AutoGluon Finden Sie in Amazon SageMaker Studio Classic.
Erläutern von Kreditentscheidungen Prognostizieren Sie Kreditausfälle in Kreditanträgen und geben Sie Erläuterungen mithilfe von Light GBM und SHAP(SHapleyAdditiveexPlanations).

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Betrugserkennung

Viele Unternehmen verlieren jährlich Milliarden durch Betrug. Modelle zur Betrugserkennung, die auf Machine Learning basieren, können dabei helfen, anhand einer riesigen Datenmenge systematisch mögliche betrügerische Aktivitäten zu identifizieren. Die folgenden Lösungen verwenden Transaktions- und Benutzeridentitätsdatensätze, um betrügerische Transaktionen zu erkenne.

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Erkennen böswilliger Benutzer und Transaktionen Erkennen Sie automatisch potenziell betrügerische Aktivitäten bei Transaktionen SageMakerXGBoostmithilfe der Over-Sampling-Technik Synthetic Minority Oversampling ()SMOTE.

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Betrugserkennung bei Finanztransaktionen mit Deep Graph Library Erkennen Sie Betrug bei Finanztransaktionen, indem Sie ein Graph Convolutional Network mit der Deep Graph Library und einem Modell trainieren. SageMaker XGBoost

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Klassifizierung von finanziellen Leistungen Klassifizieren Sie finanzielle Zahlungen anhand von Transaktionsinformationen mithilfe von. SageMaker XGBoost Verwenden Sie diese Lösungsvorlage als Zwischenschritt bei der Betrugserkennung, Personalisierung oder Erkennung von Anomalien.

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Computervision

Mit der Zunahme von geschäftlichen Anwendungsfällen wie autonomen Fahrzeugen, intelligenter Videoüberwachung, Gesundheitsüberwachung und verschiedenen Aufgaben zur Objektzählung steigt die Nachfrage nach schnellen und genauen Objekterkennungssystemen. Bei diesen Systemen wird nicht nur jedes Objekt in einem Bild erkannt und klassifiziert, sondern auch jedes Objekt lokalisiert, indem der entsprechende Begrenzungsrahmen um das Bild gezogen wird. In den letzten zehn Jahren haben die rasanten Fortschritte bei Deep-Learning-Techniken die Dynamik der Objekterkennung erheblich beschleunigt.

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Visuelle Erkennung von Produktfehlern Identifizieren Sie fehlerhafte Bereiche in Produktbildern, indem Sie entweder ein Objekterkennungsmodell von Grund auf trainieren oder vortrainierte SageMaker Modelle optimieren.

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Handschrifterkennung Erkennen Sie handgeschriebenen Text in Bildern, indem Sie ein Objekterkennungsmodell und ein Handschrifterkennungsmodell trainieren. Kennzeichnen Sie Ihre eigenen Daten mit SageMaker Ground Truth. GitHub »
Objekterkennung für Vogelarten Identifizieren Sie Vogelarten in einer Szene mithilfe eines SageMaker Objekterkennungsmodells.

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Extrahieren und Analysieren von Daten aus Dokumenten

JumpStart bietet Lösungen, mit denen Sie wertvolle Erkenntnisse und Zusammenhänge in geschäftskritischen Dokumenten aufdecken können. Zu den Anwendungsfällen gehören Textklassifizierung, Zusammenfassung von Dokumenten, Handschrifterkennung, Relationsextraktion, Fragen und Antworten sowie das Ausfüllen fehlender Werte in tabellarischen Datensätzen.

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Schutz der Privatsphäre bei der Sentiment-Klassifikation Anonymisieren Sie Text, um die Privatsphäre von Benutzern bei der Sentiment-Klassifikation besser zu schützen.

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Verstehen von Dokumenten Zusammenfassung von Dokumenten, Extraktion von Entitäten und Beziehungen mithilfe der Transformers-Bibliothek in. PyTorch

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Handschrifterkennung Erkennen Sie handgeschriebenen Text in Bildern, indem Sie ein Objekterkennungsmodell und ein Handschrifterkennungsmodell trainieren. Kennzeichnen Sie Ihre eigenen Daten mit SageMaker Ground Truth. GitHub »
Ausfüllen fehlender Werte in tabellarischen Datensätzen Füllen Sie fehlende Werte in tabellarischen Datensätzen aus, indem Sie ein SageMaker AutoPilotModell trainieren.

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Prädiktive Wartung

Prädiktive Wartung zielt darauf ab, das Gleichgewicht zwischen korrektiver und präventiver Wartung zu optimieren, indem der rechtzeitige Austausch von Komponenten erleichtert wird. Die folgenden Lösungen verwenden Sensordaten von Industrieanlagen, um Maschinenausfälle, ungeplante Ausfallzeiten und Reparaturkosten vorherzusagen.

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Prädiktive Wartung für Fahrzeugflotten Prognostizieren Sie Ausfälle von Fahrzeugflotten mithilfe von Fahrzeugsensor- und Wartungsinformationen mit einem konvolutionalen neuronalen Netzwerkmodell.

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Prädiktive Wartung für die Fertigung Prognostizieren Sie die verbleibende Nutzungsdauer für jeden Sensor, indem Sie ein gestapeltes Modell eines LSTM bidirektionalen neuronalen Netzwerks anhand historischer Sensormesswerte trainieren.

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Prognose der Kundenabwanderung

Die Kundenabwanderung oder Fluktuationsrate ist ein kostspieliges Problem, mit dem eine Vielzahl von Unternehmen konfrontiert ist. Um die Kundenabwanderung zu reduzieren, können Unternehmen Kunden identifizieren, bei denen es wahrscheinlich ist, dass sie ihren Service verlassen werden, um sich auf die Kundenbindung zu konzentrieren. Verwenden Sie eine Lösung zur Vorhersage der JumpStart Kundenabwanderung, um Datenquellen wie das Nutzerverhalten und die Chatprotokolle des Kundensupports zu analysieren, um Kunden zu identifizieren, bei denen ein hohes Risiko besteht, ein Abonnement oder einen Dienst zu kündigen.

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Prognose der Kundenabwanderung mit Text Prognostizieren Sie die Abwanderung mithilfe numerischer, kategorialer und textueller Merkmale mit Encoder und. BERT RandomForestClassifier

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Vorhersage der Kundenabwanderung bei Mobilfunkkunden Identifizieren Sie unzufriedene Handykunden, die SageMaker XGBoost

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Personalisierte Empfehlungen

Sie können JumpStart Lösungen zur Analyse von Kundenidentitätsdiagrammen oder Benutzersitzungen verwenden, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und vorherzusagen. Verwenden Sie die folgenden Lösungen für personalisierte Empfehlungen, um die Kundenidentität auf mehreren Geräten zu modellieren, die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, dass ein Kunde einen Kauf tätigt, oder eine benutzerdefinierte Filmempfehlung zu erstellen, die auf dem bisherigen Kundenverhalten basiert.

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Entität-Auflösung in Identitätsdiagrammen mit Deep Graph Library Führen Sie eine geräteübergreifende Entität-Verknüpfung für Online-Werbung durch, indem Sie ein Graph Convolutional Network mit einer Deep Graph Library trainieren.

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Kaufmodelle Prognostizieren Sie, ob ein Kunde einen Kauf tätigen wird, indem Sie ein SageMaker XGBoostModell trainieren.

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Benutzerdefiniertes Empfehlungssystem

Trainieren und implementieren Sie mithilfe von Neural Collaborative Filtering in ein benutzerdefiniertes Empfehlungssystem, das Filmvorschläge für einen Kunden generiert, die auf dem Verhalten in SageMaker der Vergangenheit basieren.

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Bestärkendes Lernen

Reinforcement Learning (RL) ist eine Art des Lernens, das auf der Interaktion mit der Umgebung basiert. Diese Art des Lernens wird von einem Agenten verwendet, der Verhalten durch trial-and-error Interaktionen mit einer dynamischen Umgebung erlernen muss, in der das Ziel darin besteht, die langfristigen Vorteile zu maximieren, die der Agent als Ergebnis seiner Aktionen erhält. Die Belohnungen werden maximiert, indem das Erkunden von Aktionen mit ungewissen Belohnungen und das Ausnutzen von Aktionen mit bekannten Belohnungen gegeneinander abgewogen wird.

RL eignet sich hervorragend für die Lösung großer, komplexer Probleme wie Lieferkettenmanagement, HVAC Systeme, Industrierobotik, künstliche Intelligenz in Spielen, Dialogsysteme und autonome Fahrzeuge.

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Reinforcement Learning für BattleSnake-KI-Wettbewerbe Stellen Sie im Rahmen der BattleSnakeKI-Wettbewerbe einen Arbeitsablauf für verstärktes Lernen für Training und Inferenz bereit.

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Verteiltes Reinforcement Learning für die Procgen-Herausforderung Verteiltes Starterkit zum Reinforcement-Learning-Programm für die Procgen Reinforcement-Learning-Herausforderung IPS 2020 GitHub »

Gesundheitswesen und Biowissenschaften

Kliniker und Forscher können JumpStart Lösungen verwenden, um medizinische Bilder, genomische Informationen und klinische Patientenakten zu analysieren.

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Überlebensprognose bei Lungenkrebs Prognostizieren Sie den Überlebensstatus von Patienten mit nichtkleinzelligem Lungenkrebs mithilfe dreidimensionaler Lungencomputertomographie (CT), genomischer Daten und klinischer Patientenakten anhand von Daten. SageMakerXGBoost

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Preisgestaltung

Viele Unternehmen passen die Preise regelmäßig dynamisch an, um ihre Rendite zu maximieren. Verwenden Sie die folgenden JumpStart Lösungen für Anwendungsfälle wie Preisoptimierung, dynamische Preisgestaltung, Optionspreisgestaltung oder Portfoliooptimierung.

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Preisoptimierung

Schätzen Sie die Preiselastizität mithilfe von Double Machine Learning (ML) für kausale Inferenz und Prophet-Prognoseverfahren ein. Optimieren Sie anhand dieser Schätzungen die Tagespreise.

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Kausale Inferenz

Forscher können Machine-Learning-Modelle wie Bayessche Netze verwenden, um kausale Abhängigkeiten darzustellen und auf der Grundlage von Daten kausale Schlüsse zu ziehen. Verwenden Sie die folgende JumpStart Lösung, um den kausalen Zusammenhang zwischen der Ausbringung von Düngemitteln auf Stickstoffbasis und den Maiserträgen zu verstehen.

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Kontrafaktische Szenarien für Ernteerträge

Erstellen Sie eine kontrafaktische Analyse der Reaktion von Mais auf Stickstoff. Diese Lösung erfasst anhand multispektraler Satellitenbilder und bodennaher Beobachtungen den phänologischen Zyklus der Nutzpflanzen in seiner Gesamtheit.

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