Mit Amazon SageMaker eigene Defekterkennungsmodelle trainieren

In diesem Beitrag zeigen wir, wie Unternehmen ihre Computer‑Vision‑Workloads von Amazon Lookout for Vision zu Amazon SageMaker AI migrieren können. Dabei nutzen sie vortrainierte Modelle aus dem AWS Marketplace, um maßgeschneiderte Defekterkennungsmodelle zu erstellen.

Der Artikel führt Schritt für Schritt durch das Labeln von Datensätzen mit SageMaker Ground Truth, das Trainieren mit flexiblen Hyperparameter‑Konfigurationen und die Bereitstellung für Echtzeit‑ oder Batch‑Inference. So können Anwender ihre Modelle exakt an ihre Anforderungen anpassen.

Durch diese Vorgehensweise erhalten Sie mehr Kontrolle und Flexibilität für automatisierte Qualitätsprüfungen. Die Kombination aus SageMaker AI und den verfügbaren Marketplace‑Modellen bietet eine leistungsstarke Lösung für moderne Fertigungs- und Inspektionsprozesse.