Presentamos Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es un servicio totalmente administrado que permite a los desarrolladores y los científicos de datos crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla a cualquier escala. Amazon SageMaker incluye módulos que se pueden utilizar juntos o por separado para crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático.

Creación
Amazon SageMaker facilita la creación de modelos de aprendizaje automático y su preparación para el entrenamiento, y proporciona todo lo necesario para conectarse rápidamente a los datos de entrenamiento y para seleccionar y optimizar el mejor algoritmo y marco de trabajo para la aplicación. Amazon SageMaker incluye blocs de notas de Jupyter hospedados que facilitan la exploración y visualización de los datos de entrenamiento almacenados en Amazon S3. Puede conectarse directamente a los datos en S3, o utilizar AWS Glue para mover datos de Amazon RDS, Amazon DynamoDB y Amazon Redshift a S3 para su análisis en el bloc de notas.

Para ayudarle a seleccionar el algoritmo, Amazon SageMaker incluye los 10 algoritmos de aprendizaje automático más comunes, preinstalados y optimizados para ofrecer hasta 10 veces el desempeño que conseguirá si los ejecuta en cualquier otro lugar. Amazon SageMaker también viene preconfigurado para ejecutar TensorFlow y Apache MXNet, dos de los marcos de trabajo de código abierto más populares. También tiene la opción de utilizar su propio marco de trabajo.

Entrenamiento
Puede comenzar a entrenar un modelo con un solo clic en la consola de Amazon SageMaker. Amazon SageMaker administra automáticamente toda la infraestructura subyacente y puede escalar fácilmente para entrenar modelos a escala de petabytes. Para que el proceso de entrenamiento sea incluso más rápido y sencillo, Amazon SageMaker puede ajustar automáticamente el modelo para conseguir la mayor precisión posible.

Implementación
Una vez que el modelo está entrenado y ajustado, Amazon SageMaker facilita la tarea de ponerlo en producción para empezar a generar predicciones sobre datos nuevos (un proceso denominado inferencia). Amazon SageMaker implementa el modelo en un clúster de escalado automático de instancias de Amazon EC2 distribuidas en varias zonas de disponibilidad para ofrecer alto desempeño y alta disponibilidad. Amazon SageMaker también incluye pruebas A/B integradas para ayudarle a probar el modelo y experimentar con diferentes versiones con objeto de obtener los mejores resultados.

Amazon SageMaker elimina el trabajo pesado del aprendizaje automático, lo que le permite crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y sencilla.

Amazon SageMaker está disponible en las regiones de AWS EE.UU Este (Norte de Virginia y Ohio), UE (Irlanda) y EE.UU Oeste (Oregón). Para obtener más información sobre Amazon SageMaker, visite las páginas del producto y comience de forma gratuita hoy mismo.