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AWS anuncia oito novos recursos de Machine Learning

A Amazon Web Services (AWS) anunciou oito novos recursos do Amazon SageMaker, seu serviço de machine learning. Desenvolvedores, cientistas de dados e analistas de negócios usam o Amazon SageMaker para desenvolver, treinar e implementar modelos de machine learning com rapidez e facilidade a partir de infraestrutura totalmente gerenciada, com ferramentas e fluxos de trabalho.

Em suas inovações com o uso de machine learning, os clientes estão criando modelos em um ritmo inédito e precisando de recursos cada vez mais avançados para gerenciar com eficiência o desenvolvimento, o uso e o desempenho de seus modelos. O anúncio de hoje abrange novos recursos de governança do Amazon SageMaker que proporcionam visibilidade sobre o desempenho dos modelos ao longo de todo o ciclo de machine learning.

Os novos recursos do Amazon SageMaker Studio Notebook oferecem uma experiência aprimorada com os notebooks, permitindo que os clientes inspecionem e resolvam problemas de qualidade dos dados com apenas alguns cliques, facilitando a colaboração em tempo real entre as equipes de ciências de dados e acelerando o avanço do processo da experimentação à produção com a conversão do código dos notebooks em tarefas automatizadas. Por fim, os novos recursos do Amazon SageMaker automatizam a validação de modelo e facilita o trabalho com dados geoespaciais.

“Hoje, dezenas de milhares de clientes de todos os portes e setores usam o Amazon SageMaker. Os clientes da AWS estão desenvolvendo milhões de modelos, treinando-os com bilhões de parâmetros e gerando trilhões de previsões todos os meses. Muitos clientes estão usando o machine learning em larga escala de um jeito que simplesmente não ouvíamos falar há apenas alguns anos”, analisa Bratin Saha, vice-presidente de Inteligência Artificial e Machine Learning da AWS.

“Com os novos recursos do Amazon SageMaker anunciados, fica mais fácil para as equipes acelerarem o desenvolvimento e a implementação de ponta a ponta de modelos de machine learning. Desde ferramentas específicas de governança a uma experiência com notebooks de próxima geração e testes de modelos simplificados para dar mais suporte a dados geoespaciais, estamos fortalecendo o Amazon SageMaker para que os clientes possam aplicar o machine learning em larga escala”.

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Originalmente publicado em TIInside

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