AWS SageMaker — это облачный сервис, предоставляемый Amazon Web Services, который помогает разработчикам и ученым в области данных быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения на любом масштабе. SageMaker предоставляет полный набор инструментов для работы с машинным обучением, начиная от подготовки и обработки данных, до построения моделей, их обучения и автоматического развертывания в производство.

Основные возможности AWS SageMaker:

• Подготовка и обработка данных: SageMaker упрощает подготовку данных благодаря инструментам, которые автоматизируют трудоемкие задачи обработки данных. Это помогает в быстрой подготовке данных для обучения модели.
• Построение моделей: Предлагает широкий выбор встроенных алгоритмов и поддержку для популярных фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, и Apache MXNet, что позволяет ученому или разработчику выбрать наиболее подходящий инструмент.
• Обучение моделей: SageMaker оптимизирует процесс обучения, автоматически настраивая ресурсы облачных вычислений и управляя ими. Это позволяет легко масштабировать процесс обучения модели, уменьшая время, необходимое для экспериментов.
• Автоматическое развертывание: После обучения модели SageMaker позволяет быстро развернуть ее на серверах для получения предсказаний, управляя при этом нагрузкой и масштабированием автоматически.
• Мониторинг и управление: Инструменты SageMaker для мониторинга и управления помогают отслеживать производительность модели в реальном времени, адаптируя или улучшая ее работу при необходимости.

AWS SageMaker значительно упрощает и ускоряет процесс создания моделей машинного обучения, делая мощные вычислительные ресурсы и передовые технологии доступными для широкого круга пользователей без глубоких знаний в области настройки и управления инфраструктурой.