Publié le: Jul 12, 2018
Amazon SageMaker prend désormais en charge les algorithmes k-Nearest-Neighbor (kNN) et Object Detection afin de traiter les autres cas d'utilisation d'identification, de classification et de régression dans le Machine Learning. Cet ajout vient allonger la liste des algorithmes intégrés de SageMaker au nombre de 15.
L'algorithme kNN peut être utilisé pour traiter les problèmes de classification et de régression. Par exemple, la classification d'une image sans étiquette peut être déterminée par les étiquettes attribuées à ses voisins les plus proches. Cela s'avère utile pour les systèmes de recommandation, la détection d'anomalies, ainsi que la classification d'images/de texte. kNN peut être utilisé pour les problèmes de régression afin de prédire un nombre basé sur la fonction des étiquettes de leurs voisins, qui est généralement défini comme la moyenne ou la médiane.
La détection d'objets est le processus d'identification et de classification d'objets dans une image. Grâce au nouvel algorithme Object Detection dans Amazon SageMaker, vous pouvez plus facilement créer et perfectionner des modèles capables de détecter plusieurs objets dans une image pendant l'inférence. Des cadres de délimitation sont placés autour des objets identifiés, puis ces objets sont ensuite classés.
La prise en charge des algoritmes kNN et Object Detection dans Amazon SageMaker est désormais disponible dans les régions AWS suivantes : USA Est (Virginie du Nord), USA Est (Ohio), USA Ouest (Oregon), UE (Irlande), UE (Francfort), Asie-Pacifique (Tokyo), Asie-Pacifique (Séoul) et Asie-Pacifique (Sydney).