Ankündigung einer intelligenten Sichtfunktion für Daten für das Training von Amazon-SageMaker-Modellen in Vorschauversion

Wir freuen uns, heute die Vorabversion einer neuen intelligenten Sichtfunktion von Amazon SageMaker ankündigen zu können, die Trainingsdaten automatisch im laufenden Betrieb überprüft und auswertet, um selektiv nur aus den aussagekräftigsten Datenproben zu lernen und so den Zeit- und Kostenaufwand für das Modelltraining um bis zu 35 % zu reduzieren. Sie können innerhalb weniger Minuten mit der intelligenten Datenanalyse beginnen, ohne Änderungen an Ihren vorhandenen Datenpipelines oder Trainingsskripten vornehmen zu müssen.

Beim intelligenten Sichten wird Ihr Live-Modell während des Trainings verwendet, um eingehende Datenproben zu analysieren. Anschließend werden die Proben mit geringem Verlust, die den Lernprozess des Modells nicht verbessern, automatisch verworfen. Durch die gezielte Verwendung der aussagekräftigsten Datenproben reduziert intelligentes Sichten den Zeit- und Kostenaufwand für das Training von Deep Learning-Modellen. Kunden, die Deep Learning-Modelle mit PyTorch auf beschleunigten GPU-Instances in SageMaker trainieren, können die Trainingszeit um bis zu 35 % reduzieren. Da die ausgeschlossenen Stichproben einen relativ geringen Verlust darstellen, hat dies nur minimale oder keine Auswirkungen auf die Genauigkeit Ihres trainierten Modells. Informationen zu den ersten Schritten mit intelligentem Sichten finden Sie in unserer zugehörigen Dokumentation.