Ab heute sind Amazon-EC2-D3-Instances, die neueste Generation der dichten HDD-Storage-Instances, in der Region Europa (London) verfügbar.
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Amazon SageMaker JumpStart hilft Ihnen, Ihre Machine-Learning-Probleme schnell und einfach zu lösen, indem Sie mit einem Klick auf beliebte Modellsammlungen von TensorFlow Hub, PyTorch Hub und Hugging Face (auch bekannt als „Modellzoos“) und auf 16 End-to-End-Lösungen zugreifen, die gängige Geschäftsprobleme wie Nachfrageprognosen, Betrugserkennung und Dokumentenverständnis lösen.
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Amazon SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten Modelle für Machine Learning auf der Grundlage Ihrer Daten und gibt Ihnen dabei die volle Kontrolle und Transparenz. Amazon SageMaker Automatic Model Tuning (AMT) findet automatisch die beste Version eines Modells für Machine Learning für jeden Algorithmus und Datensatz. Autopilot und AMT unterstützen jetzt eine erweiterte Zugriffskontrolle mit Amazon SageMaker-spezifischen Bedingungsschlüsseln. Sie können diese Schlüssel im Bedingungselement einer IAM-Richtlinie (Identity and Access Management) verwenden, um die Bedingungen, unter denen die Richtlinienanweisung gilt, weiter zu verfeinern.
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AWS Glue DataBrew unterstützt jetzt das Schreiben bereinigter und normalisierter Daten direkt in JDBC-unterstützte Datenbanken und Data Warehouses, ohne dass Kunden große Datenmengen in zwischengeschaltete Datenspeicher verschieben müssen. Mit nur wenigen Klicks können Kunden ihre Rezeptaufträge so konfigurieren, dass sie die folgenden Ausgabeziele angeben – Amazon Redshift, Snowflake, Microsoft SQL Server, MySQL, Oracle Database und PostgreSQL.
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AWS Solutions hat Mit Machine Learning brandaktuelle Themen entdecken aktualisiert, eine AWS Solutions-Implementierung, die Text, Bild und Video (Video: kommendes Feature) aus Online-Diskursen aufnimmt, um Themenmodellierung, Stimmungsanalyse für reinen Text und in Bilder eingebetteten Text sowie die Erkennung von unsicheren Inhalten in Bildern durchzuführen.
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AWS-IoT-Gerätetester für FreeRTOS und AWS-IoT-Gerätetester für AWS IoT Greengrass sind Testautomatisierungs-Tools für Ihre IoT-Geräte mit FreeRTOS und AWS IoT Greengrass.
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Der Amazon Connect Computer Telephony Integration (CTI) Adapter für Salesforce bietet jetzt eine verbesserte geführte Einrichtung nach der Installation des CTI Adapter AppExchange Pakets. Kunden, die die geführte Einrichtung nutzen, können die Zeit bis zur Bereitstellung verkürzen und den ersten Anruf auf wenige Minuten reduzieren. Darüber hinaus enthält jeder Schritt des Leitfadens kontextbezogene Dokumentationslinks für zusätzliche Informationen über die Einrichtung. Die geführte Einrichtung validiert die Konfigurationseinstellungen, um das Risiko von Fehlkonfigurationen bei der Installation des CTI Adapters in Salesforce Lightning oder Classic zu minimieren.
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Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) unterstützt jetzt kundenverwaltete AWS Key Management Service (AWS KMS) Schlüssel zur Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand Ab heute können Kunden QLDB-Ledger mit Schlüsseln verschlüsseln, die ausschließlich in ihrem Konto erstellt und kontrolliert werden, wobei Schlüsselrichtlinien, Audits und der Lebenszyklus der Schlüssel vom Kunden verwaltet werden. Mit dieser Funktion können QLDB-Kunden Datensicherheitsstandards erfüllen, die eine Verschlüsselung mit vom Kunden verwalteten Schlüsseln erfordern. Neue Ledger mit kundenverwalteter KMS-Schlüsselunterstützung können einfach mit einem einzigen Klick in der AWS Management Console, der AWS-Befehlszeilenschnittstelle (AWS CLI) oder einem API-Aufruf in AWS CloudFormation erstellt werden.
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Amazon Kendra ist ein intelligenter, auf Machine Learning gestützter, Suchservice, mit dem Organisationen ihren Kunden und Mitarbeitern die bei Bedarf notwendigen Informationen zur Verfügung stellen können. Ab heute können AWS-Kunden Dokumente von Amazon WorkDocs – einem vollständig verwalteten, sicheren Service zur Erstellung, Speicherung und Zusammenarbeit von Inhalten – indizieren und durchsuchen.
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Mit AWS Glue DataBrew können Kunden jetzt angeben, welche Datenqualitätsstatistiken für Datensätze automatisch generiert werden sollen, wenn ein Profilauftrag ausgeführt wird. Dadurch können Benutzer die Datenprofilstatistiken, wie z. B. die Ermittlung von doppelten Werten, Korrelationen und Ausreißern, basierend auf der Art und Größe ihrer Datensätze anpassen und eine benutzerdefinierte Datenprofilübersicht mit nur den Statistiken erstellen, die ihren Anforderungen entsprechen.
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