¿Qué es Amazon SageMaker? - Amazon SageMaker

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

¿Qué es Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker es un servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente gestionado. Con él SageMaker, los científicos de datos y los desarrolladores pueden crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático de forma rápida y segura en un entorno hospedado listo para la producción. Proporciona una experiencia de interfaz de usuario para ejecutar flujos de trabajo de aprendizaje automático que hace que las herramientas de aprendizaje SageMaker automático estén disponibles en varios entornos de desarrollo integrados (IDE).

Con SageMaker ella, puede almacenar y compartir sus datos sin tener que crear y administrar sus propios servidores. Esto les da a usted o a sus organizaciones más tiempo para crear y desarrollar de forma colaborativa su flujo de trabajo de aprendizaje automático y hacerlo antes. SageMaker proporciona algoritmos de aprendizaje automático gestionados para que se ejecuten de forma eficiente con datos extremadamente grandes en un entorno distribuido. Con soporte bring-your-own-algorithms y marcos integrados, SageMaker ofrece opciones de formación distribuidas y flexibles que se ajustan a sus flujos de trabajo específicos. En unos pocos pasos, puede implementar un modelo en un entorno seguro y escalable desde la SageMaker consola.

Precios para Amazon SageMaker

Para obtener información sobre los límites de las capas AWS gratuitas y el coste de uso SageMaker, consulta SageMakerlos precios de Amazon.

¿Es la primera vez que utilizas Amazon? SageMaker

Si es la primera vez que utilizas SageMaker, te recomendamos que hagas lo siguiente:

  1. Descripción general del aprendizaje automático con Amazon SageMaker— Obtenga una visión general del ciclo de vida del aprendizaje automático (ML) y conozca las soluciones que se ofrecen. En esta página, se explican los conceptos clave y se describen los componentes principales que intervienen en la creación de soluciones de IA con ellos SageMaker.

  2. Configuración de Amazon SageMaker— Aprenda a configurarlas y usarlas en SageMaker función de sus necesidades.

  3. Utilizar ML automatizado, sin código o con poco código— Obtenga información sobre las opciones de aprendizaje automático con o sin código que simplifican el flujo de trabajo de aprendizaje automático al automatizar las tareas de aprendizaje automático. Estas opciones son útiles herramientas de aprendizaje automático porque proporcionan visibilidad del código al generar cuadernos para cada una de las tareas automatizadas de aprendizaje automático.

  4. Utilice los entornos de aprendizaje automático que ofrece SageMaker— Familiarícese con los entornos de aprendizaje automático que puede utilizar para desarrollar su flujo de trabajo de aprendizaje automático, como información y ejemplos sobre ready-to-use modelos personalizados.

  5. Explore otros temas: utilice la tabla de contenido de la guía para SageMaker desarrolladores para explorar más temas. Por ejemplo, puede encontrar información sobre las etapas del ciclo de vida del aprendizaje automáticoDescripción general del aprendizaje automático con Amazon SageMaker, así como sobre las diversas soluciones que SageMaker ofrece.

  6. SageMakerRecursos de Amazon: consulta los distintos recursos para desarrolladores que se SageMaker ofrecen.