इसके पुन: आविष्कार सम्मेलन में, AWS के सीईओ एंडी जेसी ने आज SageMaker Studio, मशीन लर्निंग वर्कफ़्लोज़ के निर्माण और प्रशिक्षण के लिए एक वेब-आधारित IDE के शुभारंभ की घोषणा की। उदाहरण के लिए, नोटबुक, डेटा सेट, कोड और मॉडल को व्यवस्थित करने के तरीकों सहित डेटा वैज्ञानिक को आरंभ करने की आवश्यकता होगी इसमें सब कुछ शामिल है। यह अनिवार्य रूप से सभी मशीन लर्निंग टूल और परिणाम के लिए एक-स्टॉप शॉप बनना चाहता है, जिसके लिए आपको शुरुआत करनी होगी।

स्टूडियो के मूल में भी प्रोजेक्ट्स और फ़ोल्डर्स को दूसरों के साथ साझा करने की क्षमता है जो एक ही प्रोजेक्ट पर काम कर रहे हैं, जिसमें नोटबुक और परिणामों पर चर्चा करने की क्षमता भी शामिल है।

क्योंकि आपको उन मॉडलों को प्रशिक्षित करने की आवश्यकता है, इसलिए, सेवा स्पष्ट रूप से AWS के SageMaker मशीन सीखने की सेवा के साथ एकीकृत है, जो आपकी आवश्यकताओं के आधार पर स्वचालित रूप से स्केल कर सकती है।

अपडेट की घोषणा

स्टूडियो के अलावा, AWS ने आज SageMaker के लिए कई अन्य अपडेट की भी घोषणा की जो स्टूडियो में एकीकृत हैं। इनमें से अधिकांश स्टूडियो के हुड के नीचे चलते हैं, लेकिन आप उन्हें स्टैंडअलोन टूल के रूप में भी उपयोग कर सकते हैं। इनमें एक डीबगर, एक निगरानी उपकरण और ऑटोपायलट शामिल हैं, जो आपके डेटा के आधार पर स्वचालित रूप से आपके लिए सबसे अच्छे मॉडल का निर्माण करता है, जिसमें यह पूरी दृश्यता के साथ है कि यह आपके मॉडल का निर्माण कैसे करता है।

इससे संबंधित, AWS ने आज SageMaker नोटबुक भी लॉन्च किया, जिसे स्टूडियो में भी एकीकृत किया गया है। ये एक प्रबंधित सेवा के रूप में, संक्षेप में, नोटबुक हैं। डेटा वैज्ञानिकों को इसके लिए उदाहरण नहीं देने होंगे क्योंकि वे स्वतः ही उन्हें आवश्यक रूप से प्रावधान करेंगे।

आदर्श रूप से, स्टूडियो एक व्यापक श्रेणी के डेवलपर्स के लिए भवन मॉडल को अधिक सुलभ बना देगा। AWS इसे स्टैक की मध्य-परत कहता है, जो मशीन सीखने वाले चिकित्सकों के लिए है, जो सभी विवरणों में नहीं डालना चाहते हैं, लेकिन अभी भी बहुत सारे नियंत्रण हैं।