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
* 🛠️ Flexibilidade e Inovação: Facilita a criação e implantação de modelos de ML para diferentes casos de uso, aumentando a capacidade de inovação.
* 📊 Ferramentas Acessíveis: IDEs para cientistas de dados e interfaces visuais sem código para analistas de negócios.
* 🌐 Tratamento de Dados: Suporta grandes volumes de dados estruturados e não estruturados para ML.
* ⚡ Eficiência: Reduz significativamente o tempo de treinamento de modelos, aumentando a produtividade.
* 📈 MLOps: Automatiza e padroniza práticas de MLOps, garantindo transparência e auditoria.
* 🔄 Suporte a Frameworks e Linguagens: Amplo suporte a frameworks e linguagens de programação de ML, como Jupyter, TensorFlow, PyTorch, entre outros.
### Exemplos de Uso
* 🏢 Empresas de Tecnologia: Utilizado para desenvolver e escalar aplicações de ML.
* 👩💼 Analistas de Negócios: Implementação de ML com interfaces visuais através do SageMaker Canvas.
* 👩🔬 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.
* 🚀 Alto Desempenho em ML: Ideal para aplicações que requerem alta performance e baixo custo.
### Disponível em Português
* 🇧🇷 _Disponível em Português:_ Sim
### Preços
* 💲 _Preços:_ AWS SageMaker oferece um modelo de precificação variável, dependendo do uso de recursos e serviços específicos.
