Amazon SageMaker là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng và dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy ở mọi quy mô. SageMaker loại bỏ tất cả các rào cản thường làm chậm các nhà phát triển muốn sử dụng máy học.
Học máy thường cảm thấy khó hơn rất nhiều so với hầu hết các nhà phát triển vì quá trình xây dựng và đào tạo các mô hình, sau đó triển khai chúng vào sản xuất quá phức tạp và quá chậm. Trước tiên, bạn cần thu thập và chuẩn bị dữ liệu đào tạo của mình để khám phá những yếu tố nào trong tập dữ liệu của bạn là quan trọng. Sau đó, bạn cần chọn thuật toán và khuôn khổ mà bạn sẽ sử dụng. Sau khi quyết định phương pháp tiếp cận của mình, bạn cần hướng dẫn mô hình cách đưa ra dự đoán bằng cách đào tạo, việc này đòi hỏi nhiều tính toán.
Sau đó, bạn cần điều chỉnh mô hình để nó đưa ra những dự đoán tốt nhất có thể, đây thường là một công việc thủ công và tẻ nhạt. Sau khi bạn đã phát triển một mô hình được đào tạo đầy đủ, bạn cần tích hợp mô hình với ứng dụng của mình và triển khai ứng dụng này trên cơ sở hạ tầng sẽ mở rộng quy mô. Tất cả những điều này cần rất nhiều kiến thức chuyên môn, khả năng tiếp cận với lượng lớn máy tính và lưu trữ, cũng như dành nhiều thời gian để thử nghiệm và tối ưu hóa mọi phần của quy trình. Cuối cùng, không có gì ngạc nhiên khi tất cả mọi thứ đều nằm ngoài tầm với của hầu hết các nhà phát triển.
SageMaker loại bỏ sự phức tạp kìm hãm sự thành công của nhà phát triển với mỗi bước này. SageMaker bao gồm các mô-đun có thể được sử dụng cùng nhau hoặc độc lập để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy của bạn.