Amazon SageMaker Canvas ha lanzado una integración revolucionaria con SageMaker Data Wrangler, dirigida a simplificar y acelerar la preparación de datos para proyectos de aprendizaje automático (ML). Este nuevo avance responde a la demanda constante de los clientes de reducir la complejidad y el tiempo dedicados a esta tarea, tradicionalmente tediosa y laboriosa.
Con esta integración, SageMaker Canvas no solo facilita la construcción y despliegue de modelos ML sin necesidad de escribir código, sino que también incorpora capacidades avanzadas de preparación de datos, anteriormente disponibles solo a través de SageMaker Data Wrangler. Esta unión proporciona a los usuarios un espacio de trabajo integral, que combina la preparación de datos con la creación y despliegue de modelos ML en una sola plataforma intuitiva y sin código.
Entre las nuevas y optimizadas características de la plataforma, se destacan la carga de páginas hasta diez veces más rápida, una interfaz de lenguaje natural para la preparación de datos y la capacidad de visualizar el tamaño y la forma de los datos en cada etapa del proceso. Se han mejorado también las funciones de reemplazo y reordenación de transformaciones, facilitando la iteración más eficiente en el flujo de datos. Los usuarios pueden, además, crear modelos con un solo clic en la misma interfaz o formar conjuntos de datos en SageMaker Canvas para afinar modelos preexistentes.
El proceso de migración de flujos de Data Wrangler a SageMaker Canvas es sencillo, utilizando Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) como intermediario. Este método implica abrir un terminal en SageMaker Studio, copiar los archivos de flujo a Amazon S3 y luego importarlos a SageMaker Canvas.
Una vez migrados, los flujos pueden ser modificados y analizados mediante la interfaz visual de SageMaker Canvas. Esta interfaz permite explorar y preparar los datos tanto manualmente como mediante lenguaje natural. Una vez que los usuarios están contentos con los datos, pueden optar por crear un modelo de ML o exportar el conjunto de datos para construir y utilizar modelos de aprendizaje automático avanzados.
La integración de SageMaker Data Wrangler en SageMaker Canvas representa un enfoque unificado para la preparación de datos, la construcción de modelos y su despliegue, permitiendo a analistas de negocio y usuarios no técnicos aumentar significativamente su eficiencia en proyectos de ML. Esta nueva herramienta no solo ahorra tiempo y reduce la complejidad, sino que también incorpora características avanzadas que mejoran la calidad y precisión de los modelos ML.
Para comenzar a explorar estas nuevas capacidades, los usuarios pueden iniciar sesión en SageMaker Canvas, preparar sus flujos de datos y experimentar el poder de una plataforma unificada para la preparación de datos y el desarrollo de modelos de ML.
