Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

Amazon SageMaker
Desenvolvedor (s) Amazon , Amazon Web Services
lançamento inicial 29 de novembro de 2017 ; 3 anos atrás ( 29/11/2017 )
Modelo Software como serviço
Local na rede Internet aws .amazon .com / sagemaker

Amazon SageMaker é uma plataforma de aprendizado de máquina em nuvem lançada em novembro de 2017. O SageMaker permite que os desenvolvedores criem, treinem e implantem modelos de aprendizado de máquina (ML) na nuvem. O SageMaker também permite que os desenvolvedores implantem modelos de ML em sistemas embarcados e dispositivos de ponta .

Capacidades

O SageMaker permite que os desenvolvedores operem em vários níveis de abstração ao treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Em seu nível mais alto de abstração, o SageMaker fornece modelos de ML pré-treinados que podem ser implantados no estado em que se encontram. Além disso, o SageMaker fornece vários algoritmos de ML integrados que os desenvolvedores podem treinar em seus próprios dados. Além disso, o SageMaker fornece instâncias gerenciadas do TensorFlow e Apache MXNet , onde os desenvolvedores podem criar seus próprios algoritmos de ML do zero. Independentemente do nível de abstração usado, um desenvolvedor pode conectar seus modelos de ML habilitados para SageMaker a outros serviços da AWS , como o banco de dados Amazon DynamoDB para armazenamento de dados estruturados, AWS Batch para processamento em lote offline ou Amazon Kinesis para processamento em tempo real .

Interfaces de desenvolvimento

Uma série de interfaces estão disponíveis para os desenvolvedores interagirem com o SageMaker. Primeiro, há uma API da web que controla remotamente uma instância do servidor SageMaker. Embora a API da web seja independente da linguagem de programação usada pelo desenvolvedor, a Amazon fornece ligações de API do SageMaker para várias linguagens, incluindo Python , JavaScript , Ruby , Java e Go . Além disso, o SageMaker fornece instâncias gerenciadas do Jupyter Notebook para a programação interativa do SageMaker e de outros aplicativos.

História e características

  • 29-11-2017: SageMaker é lançado na conferência AWS re: Invent.
  • 27/02/2018: o treinamento e a inferência de rede neural profunda gerenciada pelo TensorFlow e MXNet agora são compatíveis com o SageMaker.
  • 28/02/2018: SageMaker dimensiona automaticamente a inferência do modelo para várias instâncias do servidor.
  • 13/07/2018: SageMaker adiciona suporte para treinamento recorrente de rede neural, treinamento word2vec , treinamento de aluno linear multi-classe e treinamento de rede neural profunda distribuída no Chainer com Layer-wise Adaptive Rate Scaling (LARS).
  • 17/07/2018: AWS Batch Transform permite inferência de aprendizado de máquina não em tempo real de alto rendimento no SageMaker.
  • 08-11-2018: Suporte para treinamento e inferência de embeddings de palavras Object2Vec.
  • 27-11-2018: SageMaker Ground Truth "torna muito mais fácil para os desenvolvedores rotular seus dados usando anotadores humanos através do Mechanical Turk , fornecedores terceirizados ou seus próprios funcionários."
  • 28-11-2018: SageMaker Reinforcement Learning (RL) "permite que desenvolvedores e cientistas de dados desenvolvam modelos de aprendizagem por reforço de forma rápida e fácil."
  • 28-11-2018: SageMaker Neo permite que modelos de rede neural profunda sejam implantados a partir do SageMaker para dispositivos de ponta, como smartphones e câmeras inteligentes.
  • 29/11/2018: O AWS Marketplace for SageMaker é lançado. O AWS Marketplace permite que desenvolvedores terceirizados comprem e vendam modelos de aprendizado de máquina que podem ser treinados e implantados no SageMaker.
  • 27/01/2019: SageMaker Neo é lançado como software de código aberto.

Usos

  • A NASCAR está usando o SageMaker para treinar redes neurais profundas em 70 anos de dados de vídeo.
  • Carsales.com usa SageMaker para treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina para analisar e aprovar listas de anúncios classificados automotivos.
  • O Avis Budget Group e a Slalom Consulting estão usando o SageMaker para desenvolver "uma solução prática no local que poderia abordar o excesso e a subutilização de carros em tempo real usando um mecanismo de otimização construído no Amazon SageMaker."
  • O Grupo Volkswagen usa o SageMaker para desenvolver e implantar o aprendizado de máquina em suas fábricas.
  • Peak e Footasylum usam o SageMaker em um mecanismo de recomendação para calçados.

Artigos favoráveis ​​no SageMaker

Em 2019, a CIOL nomeou o SageMaker como uma das "5 melhores plataformas de aprendizado de máquina para desenvolvedores", juntamente com IBM Watson , Microsoft Azure Machine Learning , Apache PredictionIO e ai-one.

Veja também

Referências

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