Publicado en: Nov 29, 2023
Nos complace anunciar la versión preliminar de una nueva función de selección inteligente de Amazon SageMaker que inspecciona y evalúa automáticamente los datos de entrenamiento sobre la marcha para aprender de forma selectiva solo de las muestras de datos más informativas, lo que reduce hasta en un 35 % el tiempo y el costo de entrenamiento de los modelos. Puede comenzar a seleccionar datos de manera inteligente en cuestión de minutos sin necesidad de realizar cambios en las canalizaciones de datos o scripts de entrenamiento existentes.
La selección inteligente utiliza el modelo en vivo durante el entrenamiento para analizar las muestras de datos entrantes. A continuación, descarta automáticamente las muestras con bajas pérdidas, lo que no mejorará el proceso de aprendizaje del modelo. Al utilizar de forma selectiva solo las muestras de datos más informativas, la selección inteligente reduce el tiempo y el costo de entrenar modelos de aprendizaje profundo. Los clientes que entrenan modelos de aprendizaje profundo con PyTorch en instancias de GPU aceleradas en SageMaker pueden reducir hasta en un 35 % el tiempo de entrenamiento. Debido a que las muestras excluidas tienen pérdidas relativamente bajas, la precisión del modelo entrenado tiene un impacto mínimo o nulo. Para empezar con la selección inteligente, consulte la documentación asociada.