AWS SageMaker é uma solução abrangente que permite criar, treinar e implantar modelos de machine learning (ML) de forma eficiente e inovadora. Oferece ferramentas gerenciadas para diferentes perfis profissionais, suportando uma vasta gama de dados e proporcionando uma infraestrutura otimizada que acelera o treinamento de modelos.
Atributos
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Flexibilidade e Inovação: Facilita a criação e implantação de modelos de ML para diferentes casos de uso, aumentando a capacidade de inovação.
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Ferramentas Acessíveis: IDEs para cientistas de dados e interfaces visuais sem código para analistas de negócios.
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Tratamento de Dados: Suporta grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para ML.
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Eficiência: Reduz significativamente o tempo de treinamento de modelos, aumentando a produtividade.
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MLOps: Automatiza e padroniza práticas de MLOps, garantindo transparência e auditoria.
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Suporte a Frameworks e Linguagens: Amplo suporte a frameworks e linguagens de programação de ML, como Jupyter, TensorFlow, PyTorch, entre outros.
### Exemplos de Uso
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Empresas de Tecnologia: Utilizado para desenvolver e escalar aplicações de ML.
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Analistas de Negócios: Implementação de ML com interfaces visuais através do SageMaker Canvas.
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Cientistas de Dados: Preparação de dados e desenvolvimento de modelos com SageMaker Studio.
* Engenheiros de ML: Gerenciamento de modelos em larga escala com SageMaker MLOps.
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Alto Desempenho em ML: Ideal para aplicações que requerem alta performance e baixo custo.
### Disponível em Português
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_Disponível em Português:_ Sim
### Preços
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_Preços:_ AWS SageMaker oferece um modelo de precificação variável, dependendo do uso de recursos e serviços específicos.
