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Amazon ECR bietet die Möglichkeit, einzelne Repositorys in andere Regionen und Konten zu replizieren

Heute hat Amazon Elastic Container Registry (ECR) die Möglichkeit eingeführt, bestimmte Repositorys in Konten oder Regionen zu replizieren und zu sehen, wann Images über die ECR-API repliziert wurden. Dies gibt Ihnen eine detaillierte Kontrolle zum Replizieren von Images in gewünschten Repositorys, anstatt alle Images in einer Registrierung zu replizieren und die Möglichkeit, Aktionen über die neue DescribeImageReplicationStatus-API zu automatisieren, wenn Images repliziert werden.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon SageMaker Autopilot erzeugt nun zusätzliche Metriken für Klassifizierungsprobleme

Amazon SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten Modelle für Machine Learning basierend auf Ihren Daten und ermöglicht Ihnen gleichzeitig die vollständige Kontrolle und Sichtbarkeit. Ab heute generiert der SageMaker Autopilot neben der objektiven Metrik zusätzliche Metriken für alle Modellkandidaten. Bei binären Klassifizierungsproblemen generiert Autopilot jetzt für alle Modellkandidaten F1-Score (harmonisches Mittel aus Präzision und Wiedererkennung), Genauigkeit und AUC (area under the curve, Fläche unter der Kurve). Bei der Mehrklassen-Klassifizierung generiert Autopilot jetzt sowohl F1-Makro als auch Genauigkeit für alle Modellkandidaten. Wie bereits erwähnt, können Sie jede dieser Metriken als objektive Metrik auswählen, die von Ihrem Autopilot-Experiment optimiert werden soll. Durch die Anzeige zusätzlicher Metriken neben der objektiven Metrik können Sie nun mehrere Kandidaten schnell bewerten und vergleichen, um ein Modell zu erstellen, das Ihren Anforderungen am besten entspricht.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Comprehend gibt Verbesserungen in der Modellverwaltung und -bewertung bekannt

Amazon Comprehend hat eine Reihe von Funktionen für Comprehend Custom eingeführt, die kontinuierliche Modellverbesserungen ermöglichen, indem sie Entwicklern die Möglichkeit geben, neue Modellversionen zu erstellen, kontinuierlich mit bestimmten Testsätzen zu testen und neue Modelle auf bestehende Endpunkte zu migrieren. Mithilfe von AutoML können Sie Amazon Comprehend so anpassen, dass es Entitäten identifiziert, die spezifisch für Ihre Domäne sind. Mit der benutzerdefinierten Klassifizierung können Sie auf einfache Weise benutzerdefinierte Textklassifizierungsmodelle mit Ihren geschäftsspezifischen Bezeichnungen erstellen. Benutzerdefinierte Modelle können anschließend für die Inferenz von Textdokumenten verwendet werden, sowohl in Echtzeit als auch im Stapelverarbeitungsmodus. Die Erstellung eines benutzerdefinierten Modells ist einfach und erfordert keine Erfahrung mit Machine Learning. Nachstehend finden Sie eine detaillierte Beschreibung dieser Funktionen:
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Site-to-Site VPN veröffentlicht aktualisiertes Dienstprogramm zur Download-Konfiguration

Heute veröffentlichte AWS Site-to-Site VPN ein aktualisiertes Dienstprogramm zur Download-Konfiguration. Mit diesem Update können Site-to-Site-VPN-Kunden Konfigurationsvorlagen für kompatible Customer Gateway (CGW)-Geräte generieren, was die Erstellung von VPN-Verbindungen zu AWS erleichtert. Dieses Update fügt Unterstützung für IKEv2-Parameter (Internet Key Exchange Version 2) für viele gängige CGW-Geräte hinzu.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Elastic Beanstalk unterstützt die dynamische Auswahl des Instance-Typs

AWS Elastic Beanstalk unterstützt jetzt die dynamische Auswahl des Instance-Typs für die Umgebungen von Elastic Beanstalk. Das bedeutet, dass Elastic Beanstalk automatisch alle kompatiblen Instance-Typen abruft, damit Sie eine Vielzahl von Anwendungen ausführen können. Mit dem dynamischen Instance-Typ können Sie den am besten geeigneten Instance-Typ auswählen, um die Leistung Ihrer Anwendung zu optimieren. Wenn Sie beispielsweise über Anwendungen für Machine Learning verfügen, können Sie die Leistung optimieren, indem Sie einen beschleunigten Computing-Instance-Typ wie p3 oder p4d auswählen.
Quelle: aws.amazon.com

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Kontoübergreifende Amazon-Redshift-Datenfreigabe ist nun allgemein in den AWS-GovCloud-Regionen (USA) verfügbar

Mit der Datenfreigabe von Amazon Redshift können Sie Live-Daten und transaktionskonsistente Daten über verschiedene Redshift-Cluster hinweg freigeben, ohne die Komplexität und Verzögerungen, die mit Datenkopien und Datenbewegungen verbunden sind. Die Möglichkeit der gemeinsamen Nutzung von Daten in Clustern, die sich im selben AWS-Konto befinden, ist bereits in AWS-GovCloud-Regionen (USA) verfügbar. Jetzt ist auch die gemeinsame Nutzung von Daten über Redshift-Cluster in verschiedenen AWS-Konten allgemein in AWS-GovCloud-Regionen (USA) verfügbar. Die kontoübergreifende Datenfreigabe wird für alle Amazon-Redshift-RA3-Knotentypen unterstützt. Es entstehen keine zusätzlichen Kosten für die Nutzung der kontoübergreifenden Freigabe auf Ihren Amazon-Redshift-Clustern. 
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Detective unterstützt S3- und DNS-Suchtypen und fügt Suchdetails hinzu

Amazon Detective erweitert die Unterstützung für Sicherheitsuntersuchungen für Amazon Simple Storage Service (S3) und DNS-bezogene Ergebnisse zu Amazon GuardDuty und bietet eine vollständige Abdeckung aller Erkennungen von GuardDuty. Darüber hinaus macht es Detective jetzt für einen Sicherheitsanalysten noch einfacher, Entitäten und Verhaltensweisen mit einer überarbeiteten Benutzererfahrung zu untersuchen. 
Quelle: aws.amazon.com

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Optimieren Sie Ihr Amazon-Forecast-Modell mit der Genauigkeitsmetrik Ihrer Wahl

Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Sie in Amazon Forecast jetzt die Genauigkeitsmetrik Ihrer Wahl auswählen können, um AutoML anzuweisen, das Training eines Prädiktors für die ausgewählte Genauigkeitsmetrik zu optimieren. Darüber hinaus haben wir drei weitere Genauigkeitsmetriken hinzugefügt, um Ihren Prädiktor zu bewerten: durchschnittlicher gewichteter Quantilverlust (Durchschnitt wQL), mittlerer absoluter prozentualer Fehler (MAPE) und mittlerer absoluter skalierter Fehler (MASE).
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon Connect Chat unterstützt jetzt die Übergabe eines Kundennamens und von Kontaktattribute über die Chat-Benutzeroberfläche

Amazon Connect Chat unterstützt jetzt die Übergabe eines Kundennamens und von Kontaktattributen über die Chat-Benutzeroberfläche, damit Sie die Chat-Benutzererfahrung personalisieren können. Kontaktattribute umfassen relevante Metadaten, die mit dem Kontakt verknüpft sind, wie z. B. Kunden-ID, Treuestatus oder sogar Kontext zu der Webseite, auf der sich der Kunde beim Starten des Chats befand. Kontaktattribute sind in Amazon-Connect-Flows verfügbar und machen es einfach, einzigartige und überzeugende Kundenerlebnisse zu schaffen, z. B. die Priorisierung eines Platinum-Kunden oder das Ausführen eines Agenten-Bildschirms mit den angezeigten relevanten Kundeninformationen. Darüber hinaus können Sie den Kundennamen auch über die Chat-Benutzeroberfläche freigeben und so sicherstellen, dass der Name sowohl für den Agenten als auch für den Kunden während der gesamten Interaktion sichtbar ist und Ihre Agenten die Konversation personalisieren können.
Quelle: aws.amazon.com