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ML automatizado, sin código o con poco código
Amazon SageMaker AI ofrece las siguientes características para automatizar las tareas clave de machine learning y utilizar soluciones sin código o de poco código.
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Amazon SageMaker Canvas: para disfrutar de una experiencia de AutoML basada en la interfaz de usuario y sin código, los nuevos usuarios deben usar la aplicación Amazon SageMaker Canvas en Amazon SageMaker Studio.
Amazon SageMaker Canvas proporciona a los analistas y científicos de datos no especializados capacidades sin necesidad de programar para tareas como la preparación de datos, la ingeniería de características, la selección de algoritmos, el entrenamiento y la afinación, la inferencia y mucho 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 poner en producción 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.
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Piloto automático de Amazon SageMaker: Piloto automático de Amazon SageMaker es un conjunto de características de machine learning automatizada (AutoML) que automatiza el proceso integral de creación, entrenamiento, afinación e implementación de modelos de machine learning. Piloto automático de Amazon SageMaker analiza los datos, selecciona los algoritmos adecuados para su tipo de problema, procesa previamente los datos para prepararlos para el entrenamiento, gestiona el entrenamiento del modelo automático y optimiza los hiperparámetros para encontrar el modelo con el mejor rendimiento para su conjunto de datos.
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Desde el 30 de noviembre de 2023, la interfaz de usuario (IU) del piloto automático se integra en la aplicación Amazon SageMaker Canvas en Studio.
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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 desea migrar a SageMaker Canvas, puede que tenga que conceder permisos adicionales a su perfil de usuario o rol de IAM para poder crear y utilizar la aplicación SageMaker Canvas. Para obtener más información, consulte (Opcional) Migre del piloto automático de Studio Classic a Canvas SageMaker .
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Amazon SageMaker JumpStart: SageMaker JumpStart proporciona modelos de código abierto previamente entrenados para diversos tipos de problemas con el fin de ayudarle a empezar a utilizar el machine learning. 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 ejemplo ejecutables para machine learning con SageMaker AI.
