Tag: Amazon SageMaker Autopilot

如今，企业需要改善存储在其关系数据库中的数据，并整合来自机器学习（ML, Machine Learning）模型的最新预测。但是，大多数机器学习处理是在独立的系统中脱机完成的，这会导致延迟接收用于应用程序的机器学习推理。AWS 希望能够高效地将实时模型推理整合到您的应用程序中，而无需进行任何机器学习训练。

在本文中，我们演示了如何使用您自己的数据处理代码构建起自定义Autopilot推理管道。我们首先训练出特征选择模型，而后使用经过训练的特征选择模型对原始数据进行转换。接下来，我们启动Amazon SageMaker Autopilot作业，针对我们的回归问题自动训练并优化出最佳机器学习模型。我们还构建起一套将特征选择与Autopilot模型加以结合的推理管道。