Publicado en: Jun 9, 2022
A partir de hoy, puede exportar características al Almacén de características de Amazon SageMaker más rápido que nunca gracias a la disponibilidad de la funcionalidad de exportación en Amazon SageMaker Data Wrangler. Amazon SageMaker Data Wrangler reduce, de semanas a minutos, el tiempo que toma agregar y preparar datos para machine learning (ML). Con SageMaker Data Wrangler, es posible simplificar el proceso de preparación de datos e ingeniería de características, así como completar cada paso del flujo de trabajo de preparación de datos, incluida la selección, limpieza, exploración y visualización de datos en una única interfaz visual. Con la herramienta de selección de datos de Amazon SageMaker Data Wrangler, puede seleccionar rápidamente datos de diferentes orígenes de datos, como Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, el almacén de características de Amazon SageMaker y Snowflake. El almacén de características de Amazon SageMaker es un repositorio completamente administrado y creado específicamente para almacenar, actualizar, recuperar y compartir características de machine learning (ML).
A partir de hoy, puede crear y exportar características al Almacén de características de Amazon SageMaker con tan solo unos clics con Amazon SageMaker Data Wrangler. Antes, diseñar características y exportarlas a un almacén de características al preparar datos para machine learning requería la escritura de una cantidad de código considerable. Ahora puede diseñar sus características con la interfaz sencilla de SageMaker Data Wrangler y exportar características al Almacén de características de Amazon SageMaker con tan solo unos clics. Además, a partir de ahora también puede navegar con facilidad a través de grupos de características, crear nuevos grupos de características y validar esquemas de grupos de características desde SageMaker Data Wrangler.
Para empezar a utilizar las nuevas capacidades de Amazon SageMaker Data Wrangler, puede abrir Amazon SageMaker Studio tras actualizar a la versión más reciente y hacer clic en File (Archivo) > New (Nuevo) > Flow (Flujo) en el menú o en “new data flow” (nuevo flujo de datos) en el lanzador de SageMaker Studio. Para obtener más información sobre las nuevas características, lea la publicación de blog y consulte la documentación.