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ML automatizado, sin código o con poco código

Modo de enfoque
ML automatizado, sin código o con poco código - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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Amazon SageMaker AI ofrece las siguientes funciones para automatizar las tareas clave de aprendizaje automático y utilizar soluciones sin código o con poco código.

  • Amazon SageMaker Canvas: para disfrutar de una experiencia de AutoML basada en la interfaz de usuario y sin código, los nuevos usuarios deben utilizar la SageMaker aplicación Amazon Canvas de Amazon Studio. SageMaker

    Amazon SageMaker Canvas proporciona a los analistas y científicos de datos ciudadanos capacidades sin código para tareas como la preparación de datos, la ingeniería de características, la selección de algoritmos, el entrenamiento y el ajuste, la inferencia y más. Los usuarios pueden aprovechar las visualizaciones integradas y el análisis hipotético para explorar sus datos y diferentes escenarios, con predicciones automatizadas que les permiten producir sus modelos con facilidad. SageMaker Canvas admite una variedad de casos de uso, como la visión artificial, la previsión de la demanda, la búsqueda inteligente y la IA generativa.

  • Amazon SageMaker Autopilot: Amazon SageMaker Autopilot es un conjunto de funciones de aprendizaje automático automatizado (AutoML) que automatiza el end-to-end proceso de creación, entrenamiento, ajuste e implementación de modelos de aprendizaje automático. Amazon SageMaker Autopilot analiza sus datos, selecciona los algoritmos adecuados para su tipo de problema, preprocesa los datos para prepararlos para el entrenamiento, gestiona el entrenamiento automático del modelo y optimiza los hiperparámetros para encontrar el modelo con mejor rendimiento para su conjunto de datos.

    • A partir del 30 de noviembre de 2023, la interfaz de usuario (UI) de Autopilot se integrará en la aplicación Amazon SageMaker Canvas de Studio.

    • Los usuarios de Amazon SageMaker Studio Classic, la experiencia anterior de Studio, pueden seguir utilizando la interfaz de usuario del piloto automático en Studio Classic. Los usuarios con experiencia en codificación pueden seguir utilizando las referencias de la API de AutoML en cualquier SDK admitido para la implementación técnica.

    nota

    Si ha utilizado el piloto automático en Studio Classic hasta ahora y quiere migrar a SageMaker Canvas, puede que tenga que conceder permisos adicionales a su perfil de usuario o función de IAM para poder crear y utilizar la SageMaker aplicación Canvas. Para obtener más información, consulte (Opcional) Migre del piloto automático de Studio Classic a Canvas SageMaker .

  • Amazon SageMaker JumpStart: SageMaker JumpStart proporciona modelos de código abierto previamente entrenados para una amplia gama de tipos de problemas para ayudarlo a comenzar con el aprendizaje automático. Puede entrenar y ajustar estos modelos de forma gradual antes de implementarlos. JumpStart también proporciona plantillas de soluciones que configuran la infraestructura para casos de uso comunes y cuadernos de ejemplos ejecutables para el aprendizaje automático con SageMaker IA.

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