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ML automatizado, sem código ou com baixo código
A Amazon SageMaker AI oferece os seguintes recursos para automatizar as principais tarefas de aprendizado de máquina e usar soluções sem código ou com pouco código.
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Amazon SageMaker Canvas: Para uma experiência de AutoML sem código e baseada em interface de usuário, novos usuários devem usar o aplicativo Amazon SageMaker Canvas no Amazon Studio. SageMaker
O Amazon SageMaker Canvas fornece aos analistas e cientistas de dados cidadãos recursos sem código para tarefas como preparação de dados, engenharia de recursos, seleção de algoritmos, treinamento e ajuste, inferência e muito mais. Os usuários podem aproveitar visualizações integradas e análises hipotéticas para explorar seus dados e diferentes cenários, com previsões automatizadas que permitem que eles produzam facilmente seus modelos. SageMaker O Canvas suporta uma variedade de casos de uso, incluindo visão computacional, previsão de demanda, pesquisa inteligente e IA generativa.
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Amazon SageMaker Autopilot: O Amazon SageMaker Autopilot é um conjunto de recursos de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) que automatiza o end-to-end processo de criação, treinamento, ajuste e implantação de modelos de aprendizado de máquina. O Amazon SageMaker Autopilot analisa seus dados, seleciona algoritmos adequados ao seu tipo de problema, pré-processa os dados para prepará-los para o treinamento, gerencia o treinamento automático de modelos e executa a otimização de hiperparâmetros para encontrar o modelo de melhor desempenho para seu conjunto de dados.
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A partir de 30 de novembro de 2023, a interface de usuário (UI) do Autopilot está integrada ao aplicativo Amazon SageMaker Canvas no Studio.
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Os usuários do Amazon SageMaker Studio Classic, a experiência anterior do Studio, podem continuar usando a interface do usuário do Autopilot no Studio Classic. Usuários com experiência em programação podem continuar usando as referências da API AutoML em qualquer SDK compatível para implementação técnica.
nota
Se você usa o Autopilot no Studio Classic até agora e deseja migrar para o SageMaker Canvas, talvez seja necessário conceder permissões adicionais ao seu perfil de usuário ou função do IAM para poder criar e usar o aplicativo SageMaker Canvas. Para obter mais informações, consulte (Opcional) Migrar do piloto automático no Studio Classic para o Canvas SageMaker .
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Amazon SageMaker JumpStart: SageMaker JumpStart fornece modelos pré-treinados de código aberto para uma ampla variedade de tipos de problemas para ajudar você a começar a usar o aprendizado de máquina. Você pode treinar e ajustar esses modelos de forma incremental antes da implantação. JumpStart também fornece modelos de solução que configuram a infraestrutura para casos de uso comuns e notebooks de exemplo executáveis para aprendizado de máquina com SageMaker IA.
