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# Modelos específicos para tareas
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JumpStart admite modelos para tareas específicas en quince de los tipos de problemas más populares. De los tipos de problemas admitidos, los relacionados con la visión y el NLP suman un total de trece. Hay ocho tipos de problemas que permiten el entrenamiento y el ajuste incrementales. Para obtener más información sobre el entrenamiento incremental y el ajuste de hiperparámetros, consulte el ajuste automático de modelos mediante [SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/automatic-model-tuning.html). JumpStart también es compatible con cuatro algoritmos populares para el modelado de datos tabulares.

Puede buscar y explorar modelos desde la página de JumpStart inicio de Studio o Studio Classic. Al seleccionar un modelo, la página de detalles del modelo proporciona información sobre el modelo, y puede entrenarlo e implementarlo en unos pocos pasos. La sección de descripción describe lo que puede hacer con el modelo, los tipos esperados de entradas y salidas y el tipo de datos necesarios para ajustar el modelo. 

También puede utilizar modelos mediante programación con el SDK de [SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#use-prebuilt-models-with-sagemaker-jumpstart). Para obtener una lista de todos los modelos disponibles, consulte la tabla de [modelos JumpStart disponibles](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.132.0/doc_utils/pretrainedmodels.html).

En la siguiente tabla se resume la lista de tipos de problemas y los enlaces a sus ejemplos de cuadernos de Jupyter.


| Tipos de problemas  | Compatibilidad con la inferencia con modelos previamente entrenados  | Entrenable en un conjunto de datos personalizado  | Marcos admitidos  | Cuadernos de ejemplo  | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| Clasificación de imágenes  | Sí  | Sí  | PyTorch, TensorFlow | [Introducción a la JumpStart clasificación de imágenes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_image_classification/Amazon_JumpStart_Image_Classification.ipynb) | 
| Detección de objetos  | Sí  | Sí  | PyTorch, TensorFlow, MXNet | [Introducción a la JumpStart detección de objetos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_object_detection/Amazon_JumpStart_Object_Detection.ipynb) | 
| Segmentación semántica  | Sí  | Sí  | MXNet  | [Introducción a la JumpStart segmentación semántica](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_semantic_segmentation/Amazon_JumpStart_Semantic_Segmentation.ipynb) | 
| Segmentación de instancias  | Sí  | Sí  | MXNet  | [Introducción a la segmentación de JumpStart instancias](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_instance_segmentation/Amazon_JumpStart_Instance_Segmentation.ipynb) | 
| Incrustación de imágenes  | Sí  | No  | TensorFlow, MXNet | [Introducción a la JumpStart incrustación de imágenes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_image_embedding/Amazon_JumpStart_Image_Embedding.ipynb) | 
| Clasificación de textos  | Sí  | Sí  | TensorFlow | [Introducción a la JumpStart clasificación de textos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_classification/Amazon_JumpStart_Text_Classification.ipynb) | 
| Clasificación de pares de frases  | Sí  | Sí  | TensorFlow, Hugging Face | [Introducción a la clasificación JumpStart por pares de oraciones](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_sentence_pair_classification/Amazon_JumpStart_Sentence_Pair_Classification.ipynb) | 
| Respuesta a preguntas  | Sí  | Sí  | PyTorch, Hugging Face | [Introducción a JumpStart : respuesta a preguntas](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_question_answering/Amazon_JumpStart_Question_Answering.ipynb) | 
| Reconocimiento de entidades con nombre  | Sí  | No  | Hugging Face  | [Introducción al reconocimiento JumpStart de entidades nombradas](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_named_entity_recognition/Amazon_JumpStart_Named_Entity_Recognition.ipynb) | 
| Resumen de texto  | Sí  | No  | Hugging Face  | [Introducción al JumpStart resumen de textos](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_summarization/Amazon_JumpStart_Text_Summarization.ipynb) | 
| Generación de texto  | Sí  | No  | Hugging Face  | [Introducción a la JumpStart generación de texto](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_generation/Amazon_JumpStart_Text_Generation.ipynb) | 
| Traducción automática  | Sí  | No  | Hugging Face  | [Introducción a JumpStart la traducción automática](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_machine_translation/Amazon_JumpStart_Machine_Translation.ipynb) | 
| Incrustación de texto  | Sí  | No  | TensorFlow, MXNet | [Introducción a la JumpStart incrustación de texto](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_text_embedding/Amazon_JumpStart_Text_Embedding.ipynb) | 
| Clasificación tabular  | Sí  | Sí  | LightGBM,,, AutoGluon -Tabular CatBoost XGBoost, Lineal Learner TabTransformer | [Introducción a la clasificación tabular JumpStart : LightGBM, CatBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Classification_LightGBM_CatBoost.ipynb)<br />[Introducción a la clasificación tabular JumpStart , Linear Learner XGBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_linear_learner_tabular/Amazon_Tabular_Classification_XGBoost_LinearLearner.ipynb)<br />[Introducción a JumpStart - Clasificación tabular - Aprendiz AutoGluon](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Classification_AutoGluon.ipynb)<br />[Introducción a la clasificación tabular JumpStart - Estudiante TabTransformer](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Classification_TabTransformer.ipynb) | 
| Regresión tabular  | Sí  | Sí  | LightGBM,,, - CatBoost Aprendiz XGBoost tabular, AutoGluon lineal TabTransformer | [Introducción a - Regresión tabular JumpStart - LightGBM, CatBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/lightgbm_catboost_tabular/Amazon_Tabular_Regression_LightGBM_CatBoost.ipynb)<br />[Introducción a JumpStart — Regresión tabular -, Linear Learner XGBoost](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_linear_learner_tabular/Amazon_Tabular_Regression_XGBoost_LinearLearner.ipynb)<br />[Introducción a JumpStart — Regresión tabular - Estudiante AutoGluon ](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/autogluon_tabular/Amazon_Tabular_Regression_AutoGluon.ipynb)<br />[Introducción a JumpStart — Regresión tabular - Estudiante TabTransformer](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/tabtransformer_tabular/Amazon_Tabular_Regression_TabTransformer.ipynb) |