AWS SageMaker: nuevas herramientas para el aprendizaje automático
AWS ha presentado tres mejoras para SageMaker Feature Store: Lake Formation para controlar el acceso a los datos, compatibilidad con Iceberg para mejorar la escalabilidad y optimización de los pipelines de aprendizaje automático. Las novedades llegan con la versión v3.8.0 del SDK de Python.
Procesado por IA desde AWS Machine Learning Blog; editado por Hamidun News
AWS ha añadido tres nuevas funciones para acelerar el aprendizaje automático en SageMaker Feature Store, disponibles en el SDK de Python v3.8.0.
¿Qué es AWS
SageMaker Feature Store y por qué se necesita para el aprendizaje automático? Es un servicio especializado en la gestión de características (features) de ML: un almacén del que los modelos obtienen datos para el entrenamiento y la inferencia. Las características hay que transformarlas, versionarlas y sincronizarlas entre modelos, por lo que no basta con usar S3.
¿Qué nuevas funciones ha añadido AWS a SageMaker?
Tres actualizaciones en el SDK de Python v3.8.0, pensadas para acelerar y simplificar la creación de pipelines de ML, sobre todo en equipos que manejan grandes volúmenes de características.
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Preguntas frecuentes sobre la noticia
¿Qué es AWS SageMaker Feature Store y por qué se necesita para el aprendizaje automático?
Es un servicio especializado en la gestión de características (features) de ML: un almacén del que los modelos obtienen datos para el entrenamiento y la inferencia. Las características hay que transformarlas, versionarlas y sincronizarlas entre modelos, por lo que no basta con usar S3.
¿Qué nuevas funciones ha añadido AWS a SageMaker?
Tres actualizaciones en el SDK de Python v3.8.0, pensadas para acelerar y simplificar la creación de pipelines de ML, sobre todo en equipos que manejan grandes volúmenes de características.
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