Amazon SageMaker Autopilot já oferece seleção de recursos e permite alterar tipos de dados durante a criação de um experimento do AutoML

Agora, o Amazon SageMaker Autopilot permite selecionar recursos e alterar os tipos de dados inferidos automaticamente durante a criação de um experimento no AutoML para que você tenha a flexibilidade de escolher quais recursos quer incluir durante o treinamento de modelos de machine learning (ML). O SageMaker Autopilot cria, treina e ajusta automaticamente os melhores modelos de ML com base em seus dados, permitindo que você mantenha controle e visibilidade totais. 

Os recursos que você decide incluir nos dados têm um efeito significativo nos resultados e previsões do modelo. Como parte dos critérios de avaliação automatizada, o SageMaker Autopilot inclui todos os recursos no conjunto de dados carregado. Agora, ele oferece controles a usuários finais que compreendem os dados e querem selecionar recursos. A partir de hoje, durante a criação de um experimento do Amazon SageMaker Autopilot, além de selecionar ou cancelar a seleção de recursos do conjunto de dados de treinamento, você poderá alterar os tipos de dados automaticamente inferidos pelo SageMaker Autopilot. Este lançamento também inclui o recurso de visualização do conjunto de dados de treinamento carregado.

Para começar a usar, atualize o Amazon SageMaker Studio para a versão mais recente e execute o SageMaker Autopilot no SageMaker Studio Launcher ou usando as APIs. Para saber mais sobre como atualizar o Studio, consulte a documentação.

Esses novos recursos já estão disponíveis em todas as regiões em que o SageMaker Autopilot é oferecido. Para começar a usar, consulte Como criar um experimento com o Autopilot e a referência de API do SageMaker Autopilot. Para saber mais, acesse a página de produto do SageMaker Autopilot.