Amazon SageMaker

Amazon SageMaker es una plataforma de aprendizaje automático en la nube que se lanzó en noviembre de 2017. SageMaker permite a los desarrolladores crear, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático (ML) en la nube. SageMaker también permite a los desarrolladores implementar modelos ML en sistemas integrados y dispositivos perimetrales. SageMaker permite a los desarrolladores operar en varios niveles de abstracción al entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático. En su nivel más alto de abstracción, SageMaker proporciona modelos de aprendizaje automático preentrenados que se pueden implementar tal cual. Además, SageMaker proporciona una serie de algoritmos de aprendizaje automático integrados que los desarrolladores pueden entrenar con sus propios datos. Además, SageMaker proporciona instancias administradas de TensorFlow y Apache MXNet, donde los desarrolladores pueden crear sus propios algoritmos de ML desde cero. Independientemente del nivel de abstracción que se utilice, un desarrollador puede conectar sus modelos de aprendizaje automático habilitados para SageMaker a otros servicios de AWS, como la base de datos de Amazon DynamoDB para el almacenamiento de datos estructurados, AWS Batch para el procesamiento por lotes sin conexión, o Amazon Kinesis para procesamiento en tiempo real. Hay varias interfaces disponibles para que los desarrolladores interactúen con SageMaker. Primero, hay una API para la web que controla de forma remota una instancia del servidor SageMaker.