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Capacitación de AWS SageMaker, que hace que el aprendizaje automático sea accesible

Hacer que el aprendizaje automático sea más accesible más allá de los científicos de datos es una de las principales prioridades para muchas empresas, y también es el tema central de un nuevo libro de Julien Simon, evangelista técnico global de IA y aprendizaje automático en AWS. Hacer que AWS SageMaker sea más utilizable ha sido una parte fundamental de su función desde que se unió a la empresa hace cinco años, y ahora ha expuesto su visión en Aprenda Amazon SageMaker. El libro está dirigido a desarrolladores y científicos de datos que buscan comprender mejor los fundamentos de AWS SageMaker y el aprendizaje automático en su conjunto.

En una sesión de preguntas y respuestas aquí, Simon habló sobre la madurez del campo y algunas de las funcionalidades clave en AWS SageMaker.

Nota del editor: Lo siguiente ha sido editado para mayor claridad y extensión.

¿Qué tan difícil es mantenerse al día con el ritmo del ámbito del aprendizaje automático?

Julien Simon: Cuando comencé en este equipo, era el defensor de los desarrolladores de Francia y teníamos, en ese momento, alrededor de 50 servicios de Amazon. En este momento, se está acercando a 200. Ha crecido enormemente en cinco años. Cuando me uní, podías tener los 50 servicios de Amazon en una diapositiva y, ahora, estamos llegando al punto en el que es difícil tener todos los servicios de aprendizaje automático en una diapositiva.

Es un desafío mantener el ritmo, pero también es parte de mi función ayudar a los desarrolladores. No puedes aprender y saber todo todo el tiempo, ¿verdad? Entonces, tienes que decir: ‘¿Qué necesito ahora, qué es lo más importante para mí, para mi empresa y para mis propios clientes?’.

Había poco contenido educativo para empezar, pero cada obstáculo que he enfrentado es probablemente un obstáculo al que se han enfrentado miles de personas. Mi trabajo es golpearme la cabeza contra la pared para que tú no tengas que hacerlo. Intento averiguarlo por mí mismo y luego explico de la manera más simple y clara posible.

¿Cuáles son algunos de los desafíos a los que se enfrentan los desarrolladores al abordar el aprendizaje automático?

Simon: La falta de recursos orientados a principiantes y desarrolladores. Hay un montón de contenido por ahí y, no es tan cierto hoy como lo era hace cinco años, pero cada vez que abría un libro de aprendizaje automático o leía publicaciones de blog de aprendizaje automático, dentro de un párrafo estaría profundizando en ecuaciones y estadísticas y probabilidades.

Nunca obtendrá suficientes expertos y doctores en aprendizaje automático, por lo que si no se lo ponemos más fácil al desarrollador promedio, alguien que sea realmente bueno escribiendo código a nivel de aplicación, pero que no tenga aprendizaje automático formal. formación, entonces muchas empresas no podrán unirse a la fiesta del aprendizaje automático.

¿Crees que el campo se ha vuelto significativamente más maduro desde que te metiste en él?

Simon: Todavía es temprano, pero algunas partes realmente han progresado mucho, por ejemplo, modelos de entrenamiento. Ahora, puede ir y tomar un modelo previamente entrenado, ya sabe, en los centros de TensorFlow o PyTorch, implementarlos en unas pocas líneas de código y comenzar a predecir en minutos. Y estos están capacitados y optimizados por expertos. Por lo tanto, existe un cierto nivel de mercantilización que se ha producido en los modelos en particular.

Pero la ciencia de datos, en general, sigue siendo en gran medida un proceso manual. AutoML está tratando de mejorar las cosas allí, pero la ciencia de datos aún requiere mucha experiencia. En el otro extremo del espectro, la implementación y gestión del modelo, una vez en producción, también se encuentra en sus inicios. Pero creo que hemos demostrado que la tecnología puede resolver problemas increíblemente complicados.

Haga clic aquí para leer el Capítulo 4 del libro de Simon, Aprendiendo Amazon SageMaker.

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