AWS SageMaker: новые инструменты для машинного обучения
AWS представила три улучшения SageMaker Feature Store: Lake Formation для контроля доступа к данным, поддержку Iceberg для лучшей масштабируемости и оптимизацию пайплайнов машинного обучения.
AI-обработка оригинала AWS Machine Learning Blog; редакция Hamidun News
AWS добавила три новые возможности для ускорения машинного обучения в SageMaker Feature Store, доступные в Python SDK v3.8.0.
Что такое AWS
SageMaker Feature Store и зачем он нужен для машинного обучения? Это специализированный сервис для управления ML-признаками — хранилище, откуда модели берут данные для обучения и инференса. Признаки нужно трансформировать, версионировать и синхронизировать между моделями, поэтому нельзя просто использовать S3.
Какие новые возможности добавила AWS в SageMaker?
Три обновления в Python SDK v3.8.0, направленные на ускорение и упрощение создания ML-пайплайнов, особенно для команд, управляющих большими объёмами признаков.
Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?
«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.