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AWS anuncia nueve nuevas capacidades de Amazon SageMaker

[11/12/2020] AWS anunció nueve nuevas capacidades para su servicio de machine learning, Amazon SageMaker, lo que aseguran facilitará a los desarrolladores automatizar y escalar todos los pasos del flujo de trabajo de machine learning.

"Los anuncios de hoy reúne nuevas y potentes capacidades, como una preparación de datos más rápida, un repositorio especialmente diseñado para datos preparados, automatización del flujo de trabajo, mayor transparencia en los datos de entrenamiento para mitigar el sesgo y explicar las predicciones, capacidades de entrenamiento distribuidas para entrenar modelos grandes hasta dos veces más rápido, y monitoreo de modelos en dispositivos edge, señaló Swami Sivasubramanian, vicepresidente de Amazon Machine Learning, Amazon Web Services, Inc.

Entre las nuevas capacidades destacadas por el ejecutivo se encuentran:

  • Amazon SageMaker Data Wrangler proporciona una forma más rápida y sencilla de que los desarrolladores preparen datos para machine learning.
  • Amazon SageMaker Feature Store ofrece un almacén de datos especialmente diseñado para almacenar, actualizar, recuperar y compartir características de machine learning.
  • Amazon SageMaker Pipelines ofrece a los desarrolladores un servicio de integración y entrega continua (CI/ CD), fácil de usar y especialmente diseñado para machine learning.
  • Amazon SageMaker Clarify ofrece a los desarrolladores una mayor visibilidad de sus datos de entrenamiento para que puedan limitar el sesgo en los modelos de machine learning y explicar las predicciones.
  • Deep Profiling de Amazon SageMaker Debugger monitorea el rendimiento del entrenamiento de machine learning para ayudar a los desarrolladores a que sus modelos aprendan más rápido.
  • Distributed Training de Amazon SageMaker ofrece nuevas capacidades que pueden entrenar modelos grandes hasta dos veces más rápido de lo que sería posible con los procesadores de machine learning actuales.
  • Amazon SageMaker Edge Manager ofrece monitoreo y administración de modelos de machine learning para dispositivos edge y así garantizar que los modelos implementados en producción funcionen correctamente.
  • Amazon SageMaker JumpStart, un portal para desarrolladores con modelos pre entrenados y flujos de trabajo prediseñados.

"Amazon SageMaker es un servicio administrado que elimina los desafíos de cada etapa del proceso de aprendizaje automático, lo que hace que sea radicalmente más fácil y rápido para los desarrolladores y científicos de datos de todos los días construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático, finalizó Sivasubramanian.