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Fonctionnalités de Amazon SageMaker
Quelles sont les fonctionnalités de Amazon SageMaker?
Développement de modèles
- Prise en charge linguistique
- Glissez et déposez
- Algorithmes prédéfinis
- Formation sur modèle
- Algorithmes prédéfinis
- Formation sur modèle
- Ingénierie des fonctionnalités
Services d’apprentissage automatique/profond
- Vision par ordinateur
- Traitement du langage naturel
- Génération de langage naturel
- Réseaux de neurones artificiels
déploiement
- Service géré
- Application
- Évolutivité
Système
- Ingestion de données et querelles
Meilleures alternatives à Amazon SageMaker les mieux notées
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Amazon SageMaker Catégories sur G2
Filtrer par fonctionnalités
Développement de modèles
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 28 avis. Amazon SageMaker | 89% (Basé sur 28 avis) | |
Glissez et déposez | Tel que rapporté dans 27 Amazon SageMaker avis. Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles | 82% (Basé sur 27 avis) | |
Algorithmes prédéfinis | Basé sur 32 Amazon SageMaker avis. Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | 84% (Basé sur 32 avis) | |
Formation sur modèle | Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels Les 32 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 89% (Basé sur 32 avis) | |
Algorithmes prédéfinis | Basé sur 18 Amazon SageMaker avis. Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles | 86% (Basé sur 18 avis) | |
Formation sur modèle | Basé sur 18 Amazon SageMaker avis. Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels | 88% (Basé sur 18 avis) | |
Ingénierie des fonctionnalités | Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 18 avis. Amazon SageMaker | 84% (Basé sur 18 avis) |
Services d’apprentissage automatique/profond
Vision par ordinateur | Tel que rapporté dans 25 Amazon SageMaker avis. Offre des services de reconnaissance d’images | 89% (Basé sur 25 avis) | |
Traitement du langage naturel | Offre des services de traitement du langage naturel Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 27 avis. Amazon SageMaker | 91% (Basé sur 27 avis) | |
Génération de langage naturel | Basé sur 24 Amazon SageMaker avis. Offre des services de génération de langage naturel | 89% (Basé sur 24 avis) | |
Réseaux de neurones artificiels | Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs Les 27 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 90% (Basé sur 27 avis) | |
Vision par ordinateur | Basé sur 15 Amazon SageMaker avis. Offre des services de reconnaissance d’images | 97% (Basé sur 15 avis) | |
Compréhension du langage naturel | Offre des services de compréhension du langage naturel Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 16 avis. Amazon SageMaker | 92% (Basé sur 16 avis) | |
Génération de langage naturel | Offre des services de génération de langage naturel Les 16 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 90% (Basé sur 16 avis) | |
Apprentissage profond | Basé sur 17 Amazon SageMaker avis. Fournit des capacités d’apprentissage profond | 91% (Basé sur 17 avis) |
déploiement
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure Les 31 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 87% (Basé sur 31 avis) | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 31 avis. Amazon SageMaker | 86% (Basé sur 31 avis) | |
Évolutivité | Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 30 avis. Amazon SageMaker | 91% (Basé sur 30 avis) | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Service géré | Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 17 avis. Amazon SageMaker | 91% (Basé sur 17 avis) | |
Application | Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation Les 17 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 85% (Basé sur 17 avis) | |
Évolutivité | Tel que rapporté dans 16 Amazon SageMaker avis. Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives | 92% (Basé sur 16 avis) | |
Flexibilité linguistique | Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité du cadre | Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix. | Pas assez de données disponibles | |
Gestion des versions | Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré. | Pas assez de données disponibles | |
Facilité de déploiement | Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité | Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise. | Pas assez de données disponibles |
management
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles | |
Registre des modèles | Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production. | Pas assez de données disponibles | |
Catalogage | Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise. | Pas assez de données disponibles | |
Surveillance | Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique. | Pas assez de données disponibles | |
Gouvernant | Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning. | Pas assez de données disponibles |
Système
Ingestion de données et querelles | Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate Les 18 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 81% (Basé sur 18 avis) | |
Prise en charge linguistique | Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript Cette fonctionnalité a été mentionnée dans 16 avis. Amazon SageMaker | 89% (Basé sur 16 avis) | |
Glissez et déposez | Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles Les 15 évaluateurs de Amazon SageMaker ont donné leur avis sur cette fonctionnalité | 91% (Basé sur 15 avis) |
Opérations
Métriques | Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production | Pas assez de données disponibles | |
Gestion de l’infrastructure | Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin | Pas assez de données disponibles | |
Collaboration | Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle. | Pas assez de données disponibles |
IA générative
Génération de texte | Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles | |
Résumé du texte | Condense les longs documents ou textes en un bref résumé. | Pas assez de données disponibles | |
Génération de texte | Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles | |
Résumé du texte | Condense les longs documents ou textes en un bref résumé. | Pas assez de données disponibles | |
Synthèse de texte en image | Permet de générer des images à partir d’une invite texte. | Pas assez de données disponibles |
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Haute disponibilité | Garantit que le service est fiable et disponible en cas de besoin, minimisant ainsi les temps d’arrêt et les interruptions de service. | Pas assez de données disponibles | |
Évolutivité de l’entraînement des modèles | Permet à l’utilisateur de mettre à l’échelle efficacement l’entraînement des modèles, ce qui facilite le traitement de jeux de données plus volumineux et de modèles plus complexes. | Pas assez de données disponibles | |
Vitesse d’inférence | Permet à l’utilisateur d’obtenir des réponses rapides et à faible latence pendant la phase d’inférence, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel. | Pas assez de données disponibles |
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Coût par appel d’API | Offre à l’utilisateur un modèle de tarification transparent pour les appels d’API, ce qui permet une meilleure planification budgétaire et un meilleur contrôle des coûts. | Pas assez de données disponibles | |
Flexibilité de l’allocation des ressources | Permet à l’utilisateur d’allouer des ressources de calcul en fonction de la demande, ce qui le rend rentable. | Pas assez de données disponibles | |
Efficacité énergétique | Permet à l’utilisateur de minimiser la consommation d’énergie pendant l’entraînement et l’inférence, ce qui devient de plus en plus important pour des opérations durables. | Pas assez de données disponibles |
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Prise en charge multicloud | Offre à l’utilisateur la possibilité de déployer sur plusieurs fournisseurs de cloud, réduisant ainsi le risque de dépendance vis-à-vis d’un fournisseur. | Pas assez de données disponibles | |
Intégration du pipeline de données | Permet à l’utilisateur de se connecter de manière transparente à diverses sources de données et pipelines, simplifiant ainsi l’ingestion et le prétraitement des données. | Pas assez de données disponibles | |
Prise en charge et flexibilité de l’API | Permet à l’utilisateur d’intégrer facilement les modèles d’IA générative dans les flux de travail et les systèmes existants via des API. | Pas assez de données disponibles |
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
RGPD et conformité réglementaire | Aide l’utilisateur à maintenir la conformité avec le RGPD et d’autres réglementations en matière de protection des données, ce qui est crucial pour les entreprises opérant à l’échelle mondiale. | Pas assez de données disponibles | |
Contrôle d’accès basé sur les rôles | Permet à l’utilisateur de configurer des contrôles d’accès en fonction des rôles au sein de l’organisation, ce qui renforce la sécurité. | Pas assez de données disponibles | |
Cryptage des données | Garantit que les données sont chiffrées pendant le transit et au repos, offrant ainsi une couche de sécurité supplémentaire. | Pas assez de données disponibles |
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Qualité de la documentation | Fournit à l’utilisateur une documentation complète et claire, ce qui accélère l’adoption et le dépannage. | Pas assez de données disponibles | |
Activité communautaire | Permet à l’utilisateur d’évaluer le niveau de support de la communauté et les extensions tierces disponibles, ce qui peut être utile pour résoudre des problèmes et étendre les fonctionnalités. | Pas assez de données disponibles |
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Exécution autonome des tâches | Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante | Pas assez de données disponibles | |
Planification en plusieurs étapes | Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes | Pas assez de données disponibles | |
Intégration inter-systèmes | Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données | Pas assez de données disponibles | |
Apprentissage adaptatif | Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience | Pas assez de données disponibles | |
Interaction en Langage Naturel | Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches | Pas assez de données disponibles | |
Assistance proactive | Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité | Pas assez de données disponibles | |
Prise de décision | Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs | Pas assez de données disponibles |
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