Recursos de Amazon SageMaker
Quais são os recursos de Amazon SageMaker?
Desenvolvimento de Modelos
- Suporte a idiomas
- Arrastar e soltar
- Algoritmos pré-construídos
- Treinamento de modelo
- Algoritmos pré-construídos
- Treinamento de modelo
- Engenharia de Recursos
Serviços de Máquina/Deep Learning
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Geração de Linguagem Natural
- Redes Neurais Artificiais
Implantação
- Serviço Gerenciado
- Aplicativo
- Escalabilidade
Sistema
- Ingestão de Dados e Disputa
Principais Alternativas de Amazon SageMaker Mais Bem Avaliadas
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Desenvolvimento de Modelos
Suporte a idiomas | Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript Revisores de 25 de Amazon SageMaker forneceram feedback sobre este recurso. | 89% (Com base em 25 avaliações) | |
Arrastar e soltar | Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos Revisores de 24 de Amazon SageMaker forneceram feedback sobre este recurso. | 83% (Com base em 24 avaliações) | |
Algoritmos pré-construídos | Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples Este recurso foi mencionado em 29 avaliações de Amazon SageMaker. | 84% (Com base em 29 avaliações) | |
Treinamento de modelo | Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais Revisores de 29 de Amazon SageMaker forneceram feedback sobre este recurso. | 89% (Com base em 29 avaliações) | |
Algoritmos pré-construídos | Conforme relatado em 15 avaliações de Amazon SageMaker. Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples | 86% (Com base em 15 avaliações) | |
Treinamento de modelo | Conforme relatado em 15 avaliações de Amazon SageMaker. Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais | 89% (Com base em 15 avaliações) | |
Engenharia de Recursos | Com base em 15 avaliações de Amazon SageMaker. Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos | 86% (Com base em 15 avaliações) |
Serviços de Máquina/Deep Learning
Visão computacional | Conforme relatado em 22 avaliações de Amazon SageMaker. Oferece serviços de reconhecimento de imagem | 92% (Com base em 22 avaliações) | |
Processamento de Linguagem Natural | Oferece serviços de processamento de linguagem natural Este recurso foi mencionado em 24 avaliações de Amazon SageMaker. | 90% (Com base em 24 avaliações) | |
Geração de Linguagem Natural | Com base em 21 avaliações de Amazon SageMaker. Oferece serviços de geração de linguagem natural | 88% (Com base em 21 avaliações) | |
Redes Neurais Artificiais | Oferece redes neurais artificiais para usuários Este recurso foi mencionado em 24 avaliações de Amazon SageMaker. | 90% (Com base em 24 avaliações) | |
Visão computacional | Oferece serviços de reconhecimento de imagem Este recurso foi mencionado em 12 avaliações de Amazon SageMaker. | 96% (Com base em 12 avaliações) | |
Compreensão de linguagem natural | Oferece serviços de compreensão de linguagem natural Revisores de 13 de Amazon SageMaker forneceram feedback sobre este recurso. | 92% (Com base em 13 avaliações) | |
Geração de Linguagem Natural | Com base em 13 avaliações de Amazon SageMaker. Oferece serviços de geração de linguagem natural | 90% (Com base em 13 avaliações) | |
Aprendizado Profundo | Fornece recursos de aprendizado profundo Revisores de 14 de Amazon SageMaker forneceram feedback sobre este recurso. | 90% (Com base em 14 avaliações) |
Implantação
Serviço Gerenciado | Com base em 28 avaliações de Amazon SageMaker. Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura | 88% (Com base em 28 avaliações) | |
Aplicativo | Conforme relatado em 28 avaliações de Amazon SageMaker. Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais | 86% (Com base em 28 avaliações) | |
Escalabilidade | Com base em 27 avaliações de Amazon SageMaker. Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados | 90% (Com base em 27 avaliações) | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de estrutura | Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. | Dados insuficientes disponíveis | |
Facilidade de implantação | Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Serviço Gerenciado | Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura Este recurso foi mencionado em 14 avaliações de Amazon SageMaker. | 95% (Com base em 14 avaliações) | |
Aplicativo | Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais Este recurso foi mencionado em 14 avaliações de Amazon SageMaker. | 88% (Com base em 14 avaliações) | |
Escalabilidade | Conforme relatado em 13 avaliações de Amazon SageMaker. Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados | 97% (Com base em 13 avaliações) | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Flexibilidade de estrutura | Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | Dados insuficientes disponíveis | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. | Dados insuficientes disponíveis | |
Facilidade de implantação | Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis |
Gestão
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Modelo de Registro | Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção. | Dados insuficientes disponíveis | |
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. | Dados insuficientes disponíveis | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | Dados insuficientes disponíveis |
Sistema
Ingestão de Dados e Disputa | Conforme relatado em 15 avaliações de Amazon SageMaker. Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato | 81% (Com base em 15 avaliações) | |
Suporte a idiomas | Conforme relatado em 13 avaliações de Amazon SageMaker. Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript | 88% (Com base em 13 avaliações) | |
Arrastar e soltar | Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos Revisores de 12 de Amazon SageMaker forneceram feedback sobre este recurso. | 90% (Com base em 12 avaliações) |
Operações
Métricas | Controle o uso e o desempenho do modelo na produção | Dados insuficientes disponíveis | |
Gerenciamento de Infraestrutura | Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles | Dados insuficientes disponíveis | |
Colaboração | Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo. | Dados insuficientes disponíveis |
