Anasayfa

AWS SageMaker

Kurumsal Yapay Zekâ ve Makine Öğrenimi Platformu

Veri hazırlamadan model geliştirmeye, eğitimden dağıtıma, izleme ve MLOps süreçlerine kadar yapay zekâ projelerinizi uçtan uca yönetin.

Genel Bakış

AWS SageMaker, kurumların makine öğrenimi ve yapay zekâ projelerini daha hızlı, güvenli ve ölçeklenebilir şekilde geliştirmesine yardımcı olan kapsamlı bir AI/ML platformudur. Veri bilimciler, geliştiriciler, ML mühendisleri ve iş birimleri aynı ekosistem üzerinde çalışarak model geliştirme yaşam döngüsünü uçtan uca yönetebilir.

SageMaker ile veri hazırlama, model eğitimi, hiperparametre optimizasyonu, model dağıtımı, izleme, yönetişim ve MLOps süreçleri tek bir platform yaklaşımıyla yönetilebilir. Klasik makine öğrenimi modellerinin yanı sıra foundation model ve üretken AI senaryoları da üretime hazır hale getirilebilir.

ML Yaşam Döngüsü

Veri hazırlamadan model dağıtımına kadar tüm süreci yönetin.

Tam Yönetilen Altyapı

Model eğitim ve inference iş yüklerini ölçeklenebilir AWS altyapısında çalıştırın.

MLOps ve Otomasyon

Pipeline, CI/CD, model registry ve izleme süreçlerini standartlaştırın.

Kodsuz Model Geliştirme

SageMaker Canvas ile teknik uzmanlık gerektirmeden ML modelleri oluşturun.

Özellikler

Uçtan Uca Model Geliştirme

Makine öğrenimi projelerini veri hazırlama, model oluşturma, eğitim, değerlendirme, dağıtım ve izleme adımlarıyla uçtan uca yönetin.

Model Eğitimi

Yerleşik algoritmalar, açık kaynak framework’ler, özel container’lar veya kurumunuza özel eğitim script’leriyle modellerinizi ölçeklenebilir altyapıda eğitin.

Foundation Model ve Generative AI Desteği

Foundation model’leri değerlendirin, özelleştirin ve özetleme, içerik üretimi, bilgi çıkarma veya soru-cevap gibi üretken AI senaryolarında kullanın.

SageMaker Studio Deneyimi

Notebook, veri hazırlama, model geliştirme ve iş birliği süreçlerini merkezi bir AI geliştirme ortamında birleştirin.

SageMaker Canvas ile Kodsuz ML

İş analistleri ve teknik olmayan kullanıcılar için kod yazmadan veri hazırlama, model oluşturma, değerlendirme ve tahmin üretme imkânı sunar.

Feature Store

Model eğitiminde ve inference süreçlerinde kullanılacak özellikleri merkezi olarak oluşturun, saklayın, paylaşın ve yeniden kullanın.

Model Dağıtımı ve Inference

Eğitilen modelleri gerçek zamanlı endpoint, batch inference, serverless inference veya asenkron inference seçenekleriyle üretime alın.

MLOps ve Pipeline Yönetimi

Kod, veri, model ve deployment adımlarını tekrar edilebilir pipeline’lar halinde yöneterek model geliştirme süreçlerini standartlaştırın.

Model İzleme ve Yönetişim

Model performansı, veri drift’i, tahmin kalitesi, versiyonlama ve onay süreçlerini izleyerek güvenilir AI yönetişimi oluşturun.

Kullanım Senaryoları

VERİ BİLİMİ VE ANALİTİK

Tahminleme ve Sınıflandırma Modelleri

Problem:

Satış tahmini, müşteri kaybı analizi, talep planlama veya risk skorlama gibi projelerde veri hazırlama, model eğitimi ve üretime alma süreçleri farklı araçlar arasında dağınık ilerleyebilir.

Çözüm:

AWS SageMaker ile modeller notebook, AutoML veya özel framework’ler üzerinden geliştirilebilir. Eğitim, değerlendirme ve deployment süreçleri aynı platform üzerinde yürütülerek daha yönetilebilir bir ML yaşam döngüsü oluşturulur.

FİNANS VE RİSK YÖNETİMİ

Kredi Riski ve Dolandırıcılık Tespiti

Problem:

Finans kurumları büyük veri hacimleri üzerinde hızlı, güvenilir ve izlenebilir risk modelleri geliştirmek zorundadır. Manuel model geliştirme ve dağıtım süreçleri operasyonel gecikmelere neden olabilir.

Çözüm:

SageMaker ile kredi skorlama, dolandırıcılık tespiti ve anomali analizi modelleri ölçeklenebilir altyapıda eğitilebilir. Model Registry, monitoring ve governance yetenekleriyle üretimdeki modeller düzenli olarak takip edilebilir.

PERAKENDE VE E-TİCARET

Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemleri

Problem:

Müşteri davranışlarını analiz ederek doğru ürünü doğru kullanıcıya önermek için yüksek hacimli veri, sürekli güncellenen modeller ve düşük gecikmeli tahmin servisleri gerekir.

Çözüm:

AWS SageMaker, müşteri etkileşimleri, ürün verileri ve satın alma geçmişi üzerinden öneri modelleri geliştirmeyi destekler. Eğitim ve inference altyapısı ölçeklenebilir şekilde yönetilerek kişiselleştirilmiş müşteri deneyimi sunulur.

Sıkça Sorulan Sorular

AWS SageMaker nedir?

AWS SageMaker, makine öğrenimi ve yapay zekâ modellerini hazırlamak, geliştirmek, eğitmek, dağıtmak, izlemek ve yönetmek için kullanılan tam yönetilen AWS platformudur.

SageMaker hangi ekipler için uygundur?

Veri bilimciler, ML mühendisleri, geliştiriciler, DevOps ekipleri, iş analistleri ve yapay zekâ projelerini üretime almak isteyen kurumsal teknoloji ekipleri için uygundur.

Kod yazmadan model geliştirmek mümkün mü?

Evet. SageMaker Canvas ile kullanıcılar kod yazmadan veri hazırlayabilir, model oluşturabilir, modeli değerlendirebilir ve tahmin sonuçları üretebilir.

SageMaker ile hangi tür modeller geliştirilebilir?

Sınıflandırma, regresyon, tahminleme, anomali tespiti, öneri sistemleri, görüntü işleme, doğal dil işleme ve foundation model tabanlı üretken AI senaryoları geliştirilebilir.

SageMaker ile Amazon Bedrock arasındaki fark nedir?

SageMaker, AI ve makine öğrenimi modellerinin geliştirilmesi, eğitilmesi, özelleştirilmesi, dağıtılması ve MLOps süreçlerine odaklanır. Amazon Bedrock ise foundation model’lere API üzerinden erişerek üretken AI uygulamalarını hızlı geliştirmeye odaklanır.

AI ve ML Projelerinizi Üretime Hazır Hale Getirin

AWS SageMaker ile veri hazırlamadan model geliştirme, eğitim, dağıtım, izleme ve MLOps süreçlerine kadar tüm yapay zekâ yaşam döngüsünü tek platformda yönetin.

Demo Talep Et