Publicado: Jan 28, 2022
O Amazon SageMaker Autopilot desenvolve, treina e ajusta automaticamente os melhores modelos de machine learning com base em seus dados, permitindo que você mantenha controle e visibilidade totais. Agora você pode usar o SageMaker Autopilot para criar modelos de machine learning para problemas de regressão e classificação em conjuntos de dados maiores que 10 GB, o limite suportado anteriormente. A partir de hoje, o SageMaker Autopilot oferece suporte a conjuntos de dados com tamanhos de até 100 GB por padrão em todas as regiões da AWS onde o SageMaker Autopilot está atualmente disponível. O SageMaker Autopilot fará a subamostragem do seu conjunto de dados automaticamente, enquanto contabiliza o desequilíbrio de classe e preserva os rótulos de classe raros. O limite de serviço padrão de 100 GB pode ser aumentado para oferecer suporte a conjuntos de dados maiores que 100 GB preenchendo uma solicitação de aumento de limite no console do AWS Support Center.
Você pode começar a criar modelos de machine learning automaticamente com conjuntos de dados de até 100 GB simplesmente apontando o SageMaker Autopilot para o conjunto de dados em seu bucket do S3, como de costume. O Autopilot analisará automaticamente esses dados, detectará desequilíbrio de classe e reduzirá a amostragem, mantendo os problemas da classe minoritária nos problemas de classificação binária. Para obter mais detalhes, revise as cotas do Amazon SageMaker Autopilot. Para se aprofundar ainda mais, confira nossa postagem no blog e amostra de cadernos que apresenta uma prévia do lançamento deste recurso. Para começar a usar o SageMaker Autopilot, consulte a página do produto ou acesse o SageMaker Autopilot no SageMaker Studio.