Amazon SageMaker AI Canvas - AWS Guía prescriptiva

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Amazon SageMaker AI Canvas

Amazon SageMaker AI Canvas es una función de Amazon SageMaker AI que proporciona una solución sin código para la clasificación de imágenes. Sin necesidad de escribir una línea de código, puede empezar a clasificar las imágenes por etiqueta o puede crear un conjunto de imágenes etiquetadas, entrenar un clasificador e implementar un punto final.

En SageMaker AI Canvas, puedes usar modelos ready-to-use básicos (FMs) o puedes crear tu propio modelo de aprendizaje automático personalizado. Los ready-to-use modelos pueden extraer información de tus datos para una variedad de casos de uso. Ready-to-uselos modelos funcionan con los servicios de inteligencia artificial de Amazon, incluidos Amazon Rekognition, Amazon Textract y Amazon Comprehend. Solo tiene que importar sus datos y empezar a utilizar una solución para generar predicciones. Si desea un modelo que esté personalizado para su caso de uso y entrenado con sus datos, puede crear un modelo.

A diferencia de las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, puede controlar la instancia de cómputo de implementación. Esto le ayuda a controlar los costos con mayor precisión. Si está procesando unos cuantos miles de imágenes al mes o más, la SageMaker IA puede ser más rentable que Amazon Rekognition.

Las ventajas de AI Canvas son las siguientes: SageMaker

  • Proceso de etiquetado y procesamiento de datos en un solo lugar

  • Capacitación automatizada

  • Posibilidad de seleccionar el tipo de instancia para sus despliegues de puntos finales

Las siguientes son las desventajas de SageMaker AI Canvas:

  • Actualmente solo admite la clasificación de una sola etiqueta

  • No hay control sobre la función objetivo, la arquitectura de red o los pesos iniciales del modelo

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