AWS通过用于机器学习的端到端功能扩展了SageMaker功能

《AWS通过用于机器学习的端到端功能扩展了SageMaker功能》

首次推出后将近三年,Amazon Web Services的SageMaker平台以新功能的形式进行了重大升级,使开发人员更容易实现流程的每个步骤的自动化和扩展,以构建新的自动化和机器学习功能,该公司说。

随着机器学习成为主流,组织中的业务部门将找到自动化应用程序,AWS试图使客户为其定制的应用程序开发变得更加容易。

AWS机器学习副总裁Swami Sivasubramanian说:“像SageMaker这样的被广泛采用的服务,最好的部分之一就是,我们得到了很多客户建议,这些建议推动了我们的下一批可交付成果。” “今天,我们宣布了一系列针对亚马逊的工具 SageMaker使开发人员更容易地构建端到端机器学习管道,以准备,构建,训练,解释,检查,监视,调试和运行自定义机器学习模型,从而具有更大的可视性,可解释性和大规模自动化。”

像3M这样的公司 ADP, 阿斯利康, AWS表示,Avis,拜耳,Capital One,Cerner,Domino’s Pizza,Fidelity Investments,Lenft,T-Mobile和Thomson Reuters都在自己的操作中使用SageMaker工具。

该公司的新产品包括Amazon SageMaker Data Wrangler,该公司表示,该产品提供了一种标准化来自不同来源的数据的方法,因此数据始终易于使用。Data Wrangler还可以简化将不同数据源分组为功能以突出显示某些类型的数据的过程。Data Wrangler工具包含300多个内置数据转换器,可以帮助客户规范,转换和组合功能,而无需编写任何代码。

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