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DE Verwenden Sie das SageMaker-Python-SDK, um High-Level-Abstraktionen für die Arbeit mit Amazon SageMaker zu erstellen.

DE Nutzen Sie unter anderem TensorFlow, SageMaker, Rekognition und Cognitive Services, um die Komplexität von Open Source zu steuern und innovative Lösungen zu erstellen.  Erfahren Sie mehr darüber oder starten Sie noch heute eine AWS-Instanz.

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DE Entwickler und Data Scientists profitieren von der nahtlosen Integration in Amazon SageMaker

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DE Darüber hinaus arbeiten Amazon EC2 P3-Instances optimal mit Amazon SageMaker zusammen und bieten so eine leistungsstarke und intuitive, umfassende Machine Learning-Plattform

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DE Amazon SageMaker ist eine komplett verwaltete Machine Learning-Plattform, mit der Sie Machine-Learning-Modelle schnell und problemlos erstellen, trainieren und bereitstellen können

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DE Amazon EC2 P3-Instances und Amazon SageMaker

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DE Amazon SageMaker ist ein komplett verwalteter Service zum Erstellen, Schulen und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen

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DE Sie können auch leicht auf Ressourcen von Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) zugreifen, um Workflows in Amazon SageMaker zu schulen und zu hosten

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DE Zur Leistungsoptimierung mit NVIDIA-GPUs sind in Amazon SageMaker die aktuellen Versionen von TensorFlow und Apache MXNet sowie Unterstützung für CUDA9-Bibliotheken vorkonfiguriert

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DE Beginnen Sie innerhalb von Minuten und erfahren Sie mehr über Amazon SageMaker oder verwenden Sie das AWS Deep Learning-AMI, das auf gängigen Deep-Learning-Frameworks wie Caffe2 und MXNet vorinstalliert ist

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DE AWS IoT Greengrass und SageMaker Neo

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DE Cloud-gebundene On-Device-KI-Vision mitAWS IoT Greengrass und Amazon SageMaker Neo

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DE Erfahren Sie, warum Amazon SageMaker von Omdia zum "outright leader" für MLOps ernannt wurde.

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DE Sie können AWS DL Containers auf Amazon SageMaker, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), selbstverwalteten Kubernetes auf Amazon EC2, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) bereitstellen

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DE Amazon SageMaker [exkl. Studio Lab, Public Workforce und Vendor Workforce für alle Funktionen]

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DE Amazon SageMaker [exkl. Studio Lab, Ground Truth Plus, Public Workforce und Vendor Workforce für alle Funktionen]

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DE Amazon SageMaker [exkl. Studio Lab; Public Workforce und Vendor Workforce für alle Funktionen]

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DE Amazon SageMaker ermöglicht es uns, unsere Bemühungen um die Plattform für Machine Learning, ihre Features und ihre Funktionen erheblich zu verbessern

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DE Durch die Einführung von Amazon SageMaker konnte NerdWallet seine Data-Science-Engineering-Praktiken schnell modernisieren

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DE „Amazon SageMaker erleichtert es unseren Datenwissenschaftlern, die Haupteigentümer und Impulsgeber ihrer Arbeit zu werden, anstatt mehrere Übergaben zu haben und alles neu implementieren zu müssen“, so Kirkman

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DE Jetzt kann das Unternehmen mithilfe von Amazon SageMaker und Machine Learning seinen Kunden effektiver die passenden Finanzprodukte anbieten.

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DE Amazon SageMaker hat es den Datenwissenschaftlern von NerdWallet ermöglicht, mehr Zeit auf strategische Aufgaben zu verwenden

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DE Der Aufbau der ML-Plattform auf Amazon SageMaker bedeutet auch, dass das kleine IT-Team von NerdWallet sofort von den Fortschritten der Branche profitieren kann

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DE „Aus einer Infrastruktur- und Technologieperspektive ermöglicht uns Amazon SageMaker, unsere Bemühungen um die Plattform für Machine Learning, ihre Features und ihre Funktionen erheblich zu verbessern“, so Kirkman

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DE Der Einsatz von Machine Learning und Amazon SageMaker stellt eine Veränderung in der Art und Weise dar, wie NerdWallet Technologie einsetzt, um sich in einem überfüllten und wettbewerbsintensiven Finanzdienstleistungsmarkt zu differenzieren

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DE Weitere Informationen erhalten Sie unter aws.amazon.com/sagemaker.

DE Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, mit dem jeder Entwickler und Datenwissenschaftler Modelle für Machine Learning (ML) schnell erstellen, trainieren und bereitstellen kann

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DE SageMaker beseitigt die schwierigsten Aufgaben in jedem Schritt des Machine-Learning-Prozesses, um die Entwicklung hochwertiger Modelle zu vereinfachen.

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DE Dafür bieten wir Ihnen native Konnektoren für Amazon Sagemaker und Comprehend, Azure ML, DataRobot sowie Konnektivität zu eigenen, in R, Python oder anderen Sprachen geschriebene Lösungen.

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DE Stellen Sie Echtzeit-Prognoserechnungen aus SageMaker direkt in Qlik Sense bereit - vollständig interaktive Auswertung inklusive

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DE Nutzen Sie unter anderem TensorFlow, SageMaker, Rekognition und Cognitive Services, um die Komplexität von Open Source zu steuern und innovative Lösungen zu erstellen.  Erfahren Sie mehr darüber oder starten Sie noch heute eine AWS-Instanz.

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DE AWS IoT Greengrass und SageMaker Neo

• AWS IoT Greengrass
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DE Cloud-gebundene On-Device-KI-Vision mitAWS IoT Greengrass und Amazon SageMaker Neo

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