Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Verwenden des maschinellen Lernens von Amazon Aurora
Durch die Verwendung von Amazon Aurora Machine Learning können Sie Ihren Aurora-DB-Cluster je nach Ihren Anforderungen in einen der folgenden AWS Machine-Learning-Services integrieren. Sie unterstützen jeweils spezifische Anwendungsfälle für maschinelles Lernen.
- Amazon Bedrock
-
Amazon Bedrock ist ein vollständig verwalteter Service, der führende Basismodelle von KI-Unternehmen zusammen mit Entwicklertools zur Verfügung stelltAPI, um generative KI-Anwendungen zu entwickeln und zu skalieren. Bei Amazon Bedrock zahlen Sie für das Bilden von Inferenzen in allen Basismodellen von Drittanbietern. Die Preisgestaltung richtet sich nach der Menge der Ein- und Ausgabetoken und danach, ob Sie bereitgestellten Durchsatz für das Modell erworben haben. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Bedrock? im Amazon Bedrock-Benutzerhandbuch.
- Amazon Comprehend
Amazon Comprehend ist ein verwalteter Service zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der verwendet wird, um Erkenntnisse aus Dokumenten zu extrahieren. Mit Amazon Comprehend können Sie anhand des Inhalts von Dokumenten Stimmungen ableiten, indem Entitäten, Schlüsselphrasen, Sprache und andere Merkmale analysiert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon Comprehend? im Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend.
- SageMaker KI
Amazon SageMaker AI ist ein vollständig verwalteter Service für maschinelles Lernen. Datenwissenschaftler und Entwickler verwenden Amazon SageMaker AI, um Modelle für maschinelles Lernen für eine Vielzahl von Inferenzaufgaben zu erstellen, zu trainieren und zu testen, z. B. Betrugserkennung und Produktempfehlung. Wenn ein Machine-Learning-Modell für den Einsatz in der Produktion bereit ist, kann es in der von Amazon SageMaker AI gehosteten Umgebung bereitgestellt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist Amazon SageMaker AI? im Amazon SageMaker AI Developer Guide.
Die Verwendung von Amazon Comprehend mit Ihrem Aurora-DB-Cluster erfordert weniger Vorabeinstellungen als die Verwendung von SageMaker KI. Wenn Sie mit AWS maschinellem Lernen noch nicht vertraut sind, empfehlen wir Ihnen, zunächst Amazon Comprehend zu erkunden.
Themen
