Hoy en AWS re:Invent en Las Vegas, la compañía anunció AutoPilot, una nueva herramienta que le brinda una mayor visibilidad en la creación de modelos de aprendizaje automático automatizado, conocida como AutoML. Esta nueva herramienta es parte del nuevo SageMaker Studio también anunciado hoy.
Como señaló el CEO de AWS, Andy Jassy, en el escenario hoy, uno de los problemas con AutoML es que es básicamente una caja negra. Si desea mejorar un modelo mediocre o simplemente evolucionarlo para su negocio, no tiene idea de cómo se construyó.
La idea detrás de AutoPilot es brindarle la facilidad de creación de modelos que obtiene de un modelo generado por AutoML, pero también brindarle una visión mucho más profunda de cómo el sistema creó el modelo. “AutoPilot es una forma de crear un modelo automáticamente, pero le brinda visibilidad y control completos”, dijo Jassy.
“Usando una sola llamada API o unos pocos clics en Amazon SageMaker Studio, SageMaker Autopilot primero inspecciona su conjunto de datos y ejecuta una serie de candidatos para descubrir la combinación óptima de pasos de preprocesamiento de datos, algoritmos de aprendizaje automático e hiperparámetros. Luego, utiliza esta combinación para entrenar una canalización de inferencia, que puede implementar fácilmente en un punto final en tiempo real o para el procesamiento por lotes. Como es habitual con Amazon SageMaker, todo esto se lleva a cabo en una infraestructura completamente administrada”, explicó la compañía en una entrada de blog anunciando la nueva característica.
Puede mirar los parámetros del modelo y ver 50 modelos automatizados, y le proporciona una tabla de clasificación de los modelos que se desempeñaron mejor. Además, puede mirar el cuaderno subyacente del modelo y también ver qué compensaciones se hicieron para generar ese mejor modelo. Por ejemplo, puede ser el más preciso, pero sacrifica la velocidad para conseguirlo.
Su empresa puede tener su propio conjunto de requisitos únicos y puede elegir el mejor modelo en función de los parámetros que considere más importantes, aunque se haya generado de forma automatizada.
Una vez que tenga el modelo que más le gusta, puede ingresar a SageMaker Studio, seleccionarlo y ejecutarlo con un solo clic. La herramienta ya está disponible.
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