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Amazon SageMaker Automatic Model Tuning unterstützt jetzt ein bis zu 10-mal schnelleres Tuning und ermöglicht die Untersuchung von bis zu 20-mal mehr Modellen

Amazon SageMaker Automatic Model Tuning ermöglicht es, die beste Version eines Modells zu finden, indem der optimale Satz von Hyperparametern für Ihren Datensatz ermittelt wird. Ab heute unterstützt SageMaker Automatic Model Tuning jetzt die Ausführung von bis zu 100 parallelen Trainingsaufgaben für die Hyperparameter-Tuning, was Ihnen eine 10-fache Steigerung der parallelen Trainingsaufgaben ermöglicht, so dass Sie Ihr Tuning schneller abschließen können. Zusätzlich unterstützt SageMaker Automatic Model Tuning für die Suchstrategie "Random" jetzt die Durchsuchung von bis zu 10.000 Hyperparameterkonfigurationen, was eine 20-fache Steigerung gegenüber der vorherigen Grenze von 500 darstellt und es Ihnen ermöglicht, die Abdeckung des Suchraums zu verbessern, was zu einer potenziell besseren Prognoseleistung Ihres Modells führt.
Quelle: aws.amazon.com

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Schnellere und einfachere Vorbereitung von Daten für Machine Learning auf Amazon SageMaker Data Wrangler mit Support für mehr Datenquellen und verteilte Aufträge

Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für maschinelles Lernen (ML) von Wochen auf Minuten. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie den Prozess der Datenaufbereitung und des Merkmal-Engineerings vereinfachen, und jeden Schritt des Datenaufbereitungs-Arbeitsprozess, einschließlich der Datenauswahl, -bereinigung, -erkundung und -visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen. Ab heute können Sie neue Funktionen von Amazon SageMaker Data Wrangler nutzen, welche die Vorbereitung von Daten für Machine Learning vereinfachen und beschleunigen, darunter: kontoübergreifender Zugriff auf Amazon S3, Support für bis zu 1000 Datenspalten, verteilte Aufträge und ein neues SageMaker Data Wrangler Notebook-Erlebnis.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS Audit Manager bietet jetzt drei neue Frameworks: NIST Cybersecurity Framework Version 1.1, AWS Foundational Security Best Practices und AWS Well-Architected Framework

AWS Audit Manager bietet jetzt drei neue vorgefertigte Standard-Frameworks: NIST Cybersecurity Framework Version 1.1, AWS Foundational Security Best Practices und AWS Well-Architected Framework. Diese Frameworks ergänzen die bereits vorhandenen vorgefertigten Frameworks, die in Audit Manager bereitgestellt werden. Mit dieser Version können Sie mit wenigen Klicks eine Bewertung aus einem dieser Frameworks heraus starten. Audit Manager ordnet Ihre AWS-Ressourcen den Anforderungen des gewünschten Frameworks zu und beginnt automatisch mit dem Sammeln von Beweisen, damit Sie Ihre Audit-Funktion in der Cloud skalieren können, wenn Ihr Unternehmen wächst.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon CloudWatch Synthetics unterstützt Cron-Ausdrücke für die Zeitplanung

CloudWatch Synthetics unterstützt ab sofort Cron-Ausdrücke, wodurch Sie mehr Flexibilität bei der Zeitplanung von Canaries zur Überwachung Ihrer Endpunkte erhalten. Sie können ein Canary zum Beispiel an Wochentagen minütlich zwischen 8.00 und 17.00 Uhr ausführen. Alternativ können Sie eine Canary-Ausführung für den dritten Dienstag im Monat um 12.00 Uhr planen.
Quelle: aws.amazon.com

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Mit AWS Systems Manager können Sie jetzt Runbooks klonen

Mithilfe des AWS Systems Manager können IT-Administratoren nun Runbooks und andere Systems-Manager-Dokumente wie beispielsweise Befehlsdokumente klonen. Dank dieser Funktion können Sie schnell Kopien Ihrer vorhandenen Runbooks oder öffentlich zugänglichen verwalteten Dokumente erstellen und diese je nach Anwendungsfall anpassen.
Quelle: aws.amazon.com

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AWS kündigt eine Preissenkung für Amazon Managed Service for Prometheus (AMP) an

Heute senken wir den Preis der aufgenommenen metrischen Proben um bis zu 84 % für Amazon Managed Service for Prometheus (AMP). Amazon Managed Service for Prometheus (AMP) ist ein vollständig verwalteter Prometheus-kompatibler Überwachungsservice, der die Überwachung von Anwendungen nach Maß einfach macht. Mit AMP können Sie die Open Source Prometheus Query Language (PromQL) zur Überwachung der Leistung von containerisierten Workloads auf AWS oder On-Premises verwenden. AMP skaliert automatisch die Aufnahme, Speicherung und Abfrage von Betriebsmetriken (von, beispielsweise, Ihren Clustern von Amazon Kubernetes Service [Amazon EKS]), wenn Workloads wachsen oder schrumpfen, und ist in AWS-Sicherheitsservices wie AWS Identity and Access Management (IAM), AWS PrivateLink und AWS CloudTrail integriert, um einen schnellen und sicheren Zugriff auf Daten zu ermöglichen.
Quelle: aws.amazon.com