Publicado en: Jan 28, 2022
Amazon SageMaker Autopilot crea, forma y ajusta de forma automática los mejores modelos de machine learning en función de los datos, a la vez que permite mantener un control y una visibilidad completos. Ahora puede utilizar SageMaker Autopilot para crear modelos de machine learning para la regresión y clasificación de problemas en conjuntos de datos con un tamaño mayor de 10 GB, el límite admitido hasta ahora. A partir de hoy, SageMaker Autopilot es compatible con conjuntos de datos de hasta 100 GB de manera predeterminada en todas las regiones de AWS donde SageMaker Autopilot es compatible. SageMaker Autopilot submuestreará de manera automática su conjunto de datos, a la vez que tiene en cuenta el desequilibrio de clase y preserva las etiquetas de clase rara. El limite de servicio de 100 GB predeterminado se puede aumentar para admitir conjuntos de datos con un tamaño superior a 100 GB al cumplimentar una solicitud de aumento de límite en la consola de AWS Support Center.
Puede comenzar a crear modelos de machine learning de manera automática con conjuntos de datos hasta 100 GB, únicamente tiene que apuntar a SageMaker Autopilot en el conjunto de datos de su bucket de S3 como de costumbre. Autopilot automáticamente analizará los datos, detectará el desequilibrio de clase y reducirá las observaciones, a la vez que mantiene a los de la clase minoritaria en problemas de clasificación binaria. Para más información, consulte Cuotas de Amazon SageMaker Autopilot. Si desea información exhaustiva, consulte nuestra publicación de blog y el bloc de notas de muestra, los cuales brindan una vista previa del lanzamiento de esta característica. Para comenzar a utilizar SageMaker Autopilot, consulte la página del producto o acceda a SageMaker Autopilot desde SageMaker Studio.