AWS SageMaker: novas ferramentas para machine learning
A AWS apresentou três melhorias para o SageMaker Feature Store: Lake Formation para controlar o acesso aos dados, suporte a Iceberg para melhor escalabilidade e otimização dos pipelines de machine learning. Os novos recursos chegam no Python SDK v3.8.0.
Processado por IA de AWS Machine Learning Blog; editado por Hamidun News
A AWS adicionou três novos recursos para acelerar o machine learning no SageMaker Feature Store, disponíveis no Python SDK v3.8.0.
O que é o AWS
SageMaker Feature Store e por que ele é necessário para machine learning? É um serviço especializado no gerenciamento de features de ML: um repositório de onde os modelos buscam dados para treinamento e inferência. As features precisam ser transformadas, versionadas e sincronizadas entre modelos, por isso não dá para simplesmente usar o S3.
Quais novos recursos a AWS adicionou ao SageMaker?
Três atualizações no Python SDK v3.8.0, voltadas a acelerar e simplificar a criação de pipelines de ML, principalmente para equipes que gerenciam grandes volumes de features.
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Perguntas frequentes sobre a notícia
O que é o AWS SageMaker Feature Store e por que ele é necessário para machine learning?
É um serviço especializado no gerenciamento de features de ML: um repositório de onde os modelos buscam dados para treinamento e inferência. As features precisam ser transformadas, versionadas e sincronizadas entre modelos, por isso não dá para simplesmente usar o S3.
Quais novos recursos a AWS adicionou ao SageMaker?
Três atualizações no Python SDK v3.8.0, voltadas a acelerar e simplificar a criação de pipelines de ML, principalmente para equipes que gerenciam grandes volumes de features.
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