Deutsch-Chinesische Enzyklopädie, 德汉百科
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SageMaker ermöglicht es Entwicklern, beim Training und der Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen auf verschiedenen Abstraktionsebenen zu arbeiten. Auf der höchsten Abstraktionsebene bietet SageMaker vortrainierte ML-Modelle, die so wie sie sind eingesetzt werden können. Darüber hinaus bietet SageMaker eine Reihe von integrierten ML-Algorithmen, die Entwickler auf ihren eigenen Daten trainieren können. Darüber hinaus bietet SageMaker verwaltete Instanzen von TensorFlow und Apache MXNet, in denen Entwickler ihre eigenen ML-Algorithmen von Grund auf neu erstellen können – unabhängig davon, welche Abstraktionsebene verwendet wird, kann ein Entwickler seine SageMaker-fähigen ML-Modelle mit anderen AWS-Diensten verbinden, wie z. B. der Amazon-DynamoDB-Datenbank für die strukturierte Datenspeicherung, AWS Batch für die Offline-Batchverarbeitung, oder Amazon Kinesis für die Echtzeitverarbeitung.
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