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ML automatizado, sem código ou com baixo código
O Amazon SageMaker AI oferece os seguintes recursos para automatizar as principais tarefas de machine learning e usar soluções no-code ou low-code:
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Amazon SageMaker Canvas: para uma experiência de AutoML sem código e baseada em interface de usuário, novos usuários devem usar a aplicação Amazon SageMaker Canvas no Amazon SageMaker Studio.
O Amazon SageMaker Canvas fornece aos analistas e cientistas de dados atributos sem código para tarefas como preparação de dados, engenharia de atributos, 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 predições automatizadas que permitem que eles produzam facilmente seus modelos. O SageMaker Canvas oferece apoio a 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 atributos de machine learning automatizado (AutoML) que automatiza o processo completo de criação, treinamento, ajuste e implantação de modelos de machine learning. 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 de modelos automático 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 à aplicação 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 perfil do IAM para poder criar e usar a aplicação SageMaker Canvas. Para ter mais informações, consulte (Opcional) Migrar do piloto automático no Studio Classic para o Canvas SageMaker .
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Amazon SageMaker JumpStart: o 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 machine learning. Você pode treinar e ajustar esses modelos de forma incremental antes da implantação. O JumpStart também oferece modelos de solução que configuram a infraestrutura para casos de uso comuns e cadernos de exemplo executáveis para machine learning com o SageMaker AI.
