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Prognose, Kapazitäts- und Zeitplanung in Amazon Connect ist jetzt allgemein in vier weiteren AWS-Regionen verfügbar

Prognose, Kapazitäts- und Zeitplanung in Amazon Connect ist jetzt allgemein in folgenden AWS-Regionen verfügbar: Europa (Frankfurt), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Tokio) und Asien-Pazifik (Seoul). Mit diesen Funktionen können Sie prognostizieren, zuweisen und überprüfen, ob die richtige Anzahl von Kundendienstmitarbeitern zur richtigen Zeit eingeplant ist, um Ihre betrieblichen Ziele zu erreichen. Mithilfe von Funktionen für Machine Learning (ML) können Sie das Kontaktvolumen und die Ankunftsraten vorhersagen, diese Prognosen in den voraussichtlichen Personalbedarf umwandeln und Schichten für Kundendienstmitarbeiter erstellen. Mit Prognosen, Kapazitäts- und Zeitplanung können Sie, Abläufe im Kontakt-Center optimieren, Serviceziele erreichen und die Zufriedenheit von KUndendienstmitarbeitern und Kunden verbessern.
Quelle: aws.amazon.com

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Amazon SageMaker Canvas kündigt ein neue Preissystem für das Training tabellarischer Modelle an

Wir sind erfreut Ihnen das neue Preissystem für das Training von benutzerdefinierten tabellarischen Modellen in Amazon SageMaker Canvas bekannt geben zu dürfen, einem No-Code-Tool, mit dem Kunden hochpräzise ML-Modelle erstellen können, ohne eine Zeile Code zu schreiben. SageMaker Canvas unterstützt numerische Vorhersagen (Regression), Vorhersagen mit 2 Kategorien (binäre Klassifikation), Vorhersagen mit 3 oder mehr Kategorien (Mehrklassen-Klassifikation) und Zeitreihenprognosen für tabellarische Modelle. Bisher basierten die Gebühren für das Training eines Modells auf der Anzahl an Zellen in einem Datensatz, der zum Trainieren des Modells verwendet wurde. Jetzt basieren die Gebühren auf den Trainings- und Verarbeitungszeiten, die zum Training des Modells verwendet werden. 
Quelle: aws.amazon.com

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Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock unterstützen jetzt private Netzwerkrichtlinien für OpenSearch Serverless

Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock sind eine vollständig verwaltete Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Funktion, die es Ihnen ermöglicht, Basismodelle (FMs) mit internen Unternehmensdatenquellen zu verbinden, um relevantere, kontextspezifische und genauere Antworten zu erhalten. Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass Wissensdatenbanken jetzt private Netzwerkrichtlinien für Amazon OpenSearch Serverless (OSS) unterstützen.
Quelle: aws.amazon.com