介紹 Amazon SageMaker Studio – 第一個適用於機器學習的整合式開發環境 (IDE)

Amazon SageMaker Studio 是適用於機器學習 (ML) 的整合開發環境 (IDE)，可讓您輕鬆建立、訓練、偵錯、部署和監控機器學習模型。

機器學習工作流程有許多元件，其中許多都隨附其自己的工具集 (單獨存在)。在多種不同工具和使用者界面之間切換會降低您的生產力，且減緩機器學習開發的速度。Amazon SageMaker Studio 針對您的模型從試驗到生產所需的所有工具提供單個統一的界面，並提升您的生產力。

您可以使用透過 AWS SSO 啟用的單一登入，登入 Amazon SageMaker Studio。然後，可以使用 Amazon SageMaker Autopilot 自動從您的資料產生模型，或在數秒內啟動新的 SageMaker Notebooks (目前為預覽版)，開始建置 ML 模型和演算法。可在 SageMaker Studio 中輕鬆與您的同業實現筆記本協作。只需按一下，即可分享您筆記本快照的連結，這是透過其所有相依性和組態擷取，以重現您的分析和結果。隨著您開始試驗各種模型參數和輸入，您可以 針對 Amazon SageMaker 試驗使用 SageMaker Studio 的視覺界面，以輕鬆瀏覽、追蹤和比較您的機器學習試驗，協助您追蹤增量改進和最佳模型。SageMaker Studio 還提供對 Amazon SageMaker Debugger 發出的即時警示的存取，協助您在訓練模型時疑難排解，最佳化訓練時間，以及提升模型品質。部署模型後，SageMaker Studio 還可讓您監控、視覺化和分析透過 Amazon SageMaker Model Monitor 偵測的偏離，讓您持續追蹤和改進預測品質。

自今日起，Amazon SageMaker Studio 可在美國東部 (俄亥俄) AWS 區域免費使用，即將在其他區域推出。因為 SageMaker Studio Notebooks 為預覽版，SageMaker Studio 的視覺元素可能會受影響。若要進一步了解 Amazon SageMaker Studio，請在此處閱讀部落格或參閱說明文件以快速開始使用。