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# KI und maschinelles Lernen
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**Topics**
+ [Verknüpfen Sie ein AWS CodeCommit Repository in einem AWS-Konto mit Amazon SageMaker AI Studio Classic in einem anderen Konto](associate-an-aws-codecommit-repository-in-one-aws-account-with-sagemaker-studio-in-another-account.md)
+ [Automatisches Extrahieren von Inhalten aus PDF-Dateien mit Amazon Textract](automatically-extract-content-from-pdf-files-using-amazon-textract.md)
+ [Erstellen Sie ein Kaltstart-Prognosemodell, indem Sie DeepAR für Zeitreihen in Amazon SageMaker AI Studio Lab verwenden](build-a-cold-start-forecasting-model-by-using-deepar.md)
+ [Erstellen Sie einen MLOps Workflow mithilfe von Amazon SageMaker AI und Azure DevOps](build-an-mlops-workflow-by-using-amazon-sagemaker-and-azure-devops.md)
+ [Konfigurieren Sie die Protokollierung von Modellaufrufen in Amazon Bedrock mithilfe von AWS CloudFormation](configure-bedrock-invocation-logging-cloudformation.md)
+ [Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes Docker-Container-Image für SageMaker und verwenden Sie es für Modelltrainings in AWS Step Functions](create-a-custom-docker-container-image-for-sagemaker-and-use-it-for-model-training-in-aws-step-functions.md)
+ [Verwenden Sie Amazon Bedrock-Agenten, um die Erstellung von Zugriffskontrollen in Amazon EKS durch textbasierte Eingabeaufforderungen zu automatisieren](using-amazon-bedrock-agents-to-automate-creation-of-access-entry-controls-in-amazon-eks.md)
+ [Stellen Sie mithilfe AWS von Terraform und Amazon Bedrock einen RAG-Anwendungsfall bereit](deploy-rag-use-case-on-aws.md)
+ [Stellen Sie mithilfe einer Inferenz-Pipeline in Amazon Vorverarbeitungslogik in einem ML-Modell an einem einzigen Endpunkt bereit SageMaker](deploy-preprocessing-logic-into-an-ml-model-in-a-single-endpoint-using-an-inference-pipeline-in-amazon-sagemaker.md)
+ [Stellen Sie mithilfe eines MCP-Servers mit Kiro und anderen Programmierassistenten eine Sicherheitsvalidierung in Echtzeit bereit.](deploy-real-time-coding-security-validation-by-using-an-mcp-server-with-kiro-and-other-coding-assistants.md)
+ [Entwickeln Sie mithilfe von RAG und Prompting fortschrittliche, auf KI basierende Chat-Assistenten ReAct](develop-advanced-generative-ai-chat-based-assistants-by-using-rag-and-react-prompting.md)
+ [Entwickeln Sie mithilfe von Amazon Bedrock-Agenten und Wissensdatenbanken einen vollautomatischen Chat-basierten Assistenten](develop-a-fully-automated-chat-based-assistant-by-using-amazon-bedrock-agents-and-knowledge-bases.md)
+ [Dokumentieren Sie institutionelles Wissen anhand von Spracheingaben mithilfe von Amazon Bedrock und Amazon Transcribe](document-institutional-knowledge-from-voice-inputs-by-using-amazon-bedrock-and-amazon-transcribe.md)
+ [Generieren Sie mit Amazon Personalize personalisierte und neu eingestufte Empfehlungen](generate-personalized-and-re-ranked-recommendations-using-amazon-personalize.md)
+ [Optimieren Sie mithilfe von SageMaker KI und Hydra Workflows für maschinelles Lernen — von der lokalen Entwicklung bis hin zu skalierbaren Experimenten](streamline-machine-learning-workflows-by-using-amazon-sagemaker.md)
+ [Translate natürliche Sprache in Abfragen, DSL für OpenSearch und Elasticsearch-Abfragen](translate-natural-language-query-dsl-opensearch-elasticsearch.md)
+ [Verwenden Sie Amazon Q Developer als Programmierassistenten, um Ihre Produktivität zu steigern](use-q-developer-as-coding-assistant-to-increase-productivity.md)
+ [Verwenden Sie SageMaker Processing für verteiltes Feature-Engineering von ML-Datensätzen im Terabyte-Bereich](use-sagemaker-processing-for-distributed-feature-engineering-of-terabyte-scale-ml-datasets.md)
+ [Visualisieren Sie AI/ML Modellergebnisse mit Flask und AWS Elastic Beanstalk](visualize-ai-ml-model-results-using-flask-and-aws-elastic-beanstalk.md)
+ [Mehr Muster](machinelearning-more-patterns-pattern-list.md)