Machine Learning na AWS
End-to-end ML platformy a AI řešení s Amazon SageMaker a Bedrock
SageMaker Studio
Kompletní ML IDE pro vývoj, trénování a nasazování modelů
Amazon Bedrock
Foundation modely od Amazon, Anthropic, AI21 a dalších
MLOps Pipeline
Automatizovaný ML lifecycle s CI/CD pro modely
AI Services
Předtrénované AI pro vision, NLP, personalizaci
Feature Store
Centralizovaný repozitář ML features
Model Monitoring
Kontinuální monitoring a detekce driftu
ML implementační proces
Od use case k produkčnímu ML modelu
Fáze 1: Discovery
- Identifikace use cases
- Posouzení dostupnosti dat
- Analýza proveditelnosti
- Definice success metrik
- Posouzení schopností týmu
- Výběr nástrojů
Fáze 2: Příprava dat
- Sběr a označování dat
- Feature engineering
- Nastavení Feature Store
- Automatizace datové pipeline
- Monitoring kvality dat
- Rozdělení train/test
Fáze 3: Vývoj modelu
- Výběr algoritmu
- Trénování modelu
- Hyperparameter tuning
- Evaluace modelu
- Nastavení A/B testování
- Detekce biasu
Fáze 4: Produkce
- Nasazení modelu
- Konfigurace endpointu
- Nastavení auto-scalingu
- Monitoring a alerty
- Pipeline pro retraining
- Dokumentace
Technology Stack
AWS ML/AI služby a nástroje
ML Platform
Foundation Models
AI Services
MLOps
Často kladené otázky o ML/AI na AWS
Odpovědi na nejčastější dotazy o machine learning a AI službách AWS
Připraveni transformovat vaši datovou strategii?
Kontaktujte nás ještě dnes a projednejme, jak vám naše odborné znalosti v oblasti datového inženýrství a vývoje aplikací mohou pomoci.
Personalizované konzultace
Analyzujeme vaše specifické potřeby a výzvy.
Řešení na míru
Vlastní strategie vytvořené pro vaše specifické obchodní požadavky.
Průběžná podpora
Jsme s vámi na každém kroku, od plánování až po implementaci.