Часто задаваемые вопросы по управлению данными и искусственным интеллектом в Amazon SageMaker

Новое поколение Amazon SageMaker упрощает обнаружение, управление и совместную работу с данными и ИИ в вашем озере, моделях ИИ и приложениях. С помощью каталога Amazon SageMaker, созданного на основе Amazon DataZone, пользователи могут безопасно находить утвержденные данные и модели, а также получать к ним доступ с помощью семантического поиска с метаданными, созданными генеративным ИИ. Кроме того, для поиска данных можно сделать запрос на естественном языке в Q для разработчиков. Пользователи могут последовательно определять и применять политики доступа, используя единую модель разрешений с детальными средствами управления доступом, централизованно в SageMaker Unified Studio (предварительная версия). Легко делитесь данными и активами ИИ, а также совместно работайте над ними с помощью простых рабочих процессов публикации и подписки. Используя Amazon SageMaker, вы можете обезопасить и защитить свои модели ИИ посредством ограничений Amazon Bedrock и внедрить ответственные политики в области ИИ. Укрепляйте доверие к своей организации с помощью мониторинга и автоматизации качества данных, обнаружения конфиденциальных данных и машинного обучения.

Доступ к каталогу SageMaker можно получить через Amazon SageMaker Unified Studio (ознакомительная версия), которая представляет собой единую среду для разработки данных и ИИ. Для программной настройки, конфигурации или интеграции с существующими процессами в каталоге SageMaker доступны API с рекомендациями по использованию существующих API Amazon DataZone.

• Проблемы с поиском и обменом данными между командами: производители и потребители данных нередко испытывают сложности с быстрым нахождением необходимых наборов данных и их эффективным обменом внутри организации. Такая неэффективность приводит к значительным временным затратам на поиск данных и снижает уровень командного взаимодействия.
• Недостаток доверия к качеству данных и результатам моделей ИИ: из-за отсутствия прозрачной информации об источниках, качестве и правилах доступа к данным организациям сложно уверенно полагаться на свои данные и выводы моделей искусственного интеллекта.
• Несогласованность в доступе к данным и риски нарушения конфиденциальности: организациям сложно внедрить единые политики управления доступом, что может привести к несанкционированному доступу и компрометации конфиденциальной информации.
• Сложности в соблюдении нормативных требований и внутренних политик: из-за отсутствия эффективных инструментов аудита и мониторинга организациям трудно выполнять регуляторные требования и соблюдать внутренние стандарты.

Управление данными и ИИ Amazon в Amazon SageMaker помогает группам данных в перечисленных ниже областях.

• Ускоренное обнаружение данных и совместная работа: пользователи могут быстро находить нужные данные и обмениваться ими в организации, сокращая время, затрачиваемое на поиск информации, и способствуя командной работе.
• Укрепление доверия через контроль происхождения и качества данных: обеспечение прозрачности происхождения и улучшение качества данных способствует повышению доверия к решениям на основе данных и результатам моделей ИИ.
• Повышенная безопасность данных и моделей ИИ: предоставление доступа к данным и моделям исключительно в рамках проектов гарантирует, что только авторизованные пользователи могут работать с ресурсами, благодаря чему будут соблюдаться требования безопасности и конфиденциальности.
• Снижение бизнес-рисков и обеспечение соответствия нормативным требованиям: управление данными помогает организациям соблюдать отраслевые стандарты и внутренние политики, минимизируя операционные риски.

• Улучшение эффективности бизнеса с инструментами поиска и обнаружения активов: эффективный поиск данных и ресурсов ИИ помогает командам быстрее находить ключевые материалы, сокращая время на их поиск и ускоряя принятие решений на основе данных.
• Централизованное управление доступом к данным: создание и управление едиными правилами доступа гарантирует их согласованное применение как в сервисах AWS, так и в сторонних платформах.
• Обогащение данных бизнес-контекстом и классификацией: добавляйте метаданные и категоризацию в наборы данных, чтобы пользователям было проще понять актуальность и применимость данных к конкретным бизнес-потребностям.
• Регистрация действий пользователей и систем: отслеживайте и записывайте взаимодействия с данными и системами ИИ, обеспечивая видимость моделей использования и потенциальных проблем безопасности.
• Внедрение управления данными ИИ / машинного обучения: распространите принципы управления данными на процессы ИИ и машинного обучения, обеспечив использование только утвержденных данных при обучении моделей и соблюдение системами ИИ определенных разрешений и этических норм.

Каталог Amazon SageMaker создан на основе Amazon DataZone и предлагает те же возможности управления в унифицированном пользовательском интерфейсе. Опыт работы с Amazon DataZone остается неизменным, что позволяет клиентам Amazon DataZone при желании продолжать использовать знакомый интерфейс.

Подробную информацию о ценах можно найти по ссылке https://aws.amazon.com/datazone/pricing/.