亚马逊周三对其完全托管的机器学习服务平台SageMaker进行了一系列优化。除此之外，亚马逊还推出了新的内置算法和新框架支持，以及新的合规标准和认证。
亚马逊在去年的AWS re：Invent会议上推出了SageMaker完全托管平台以及一系列其他新服务，其中许多服务都来自机器学习。在今年的会议召开之前，亚马逊网络服务已宣布对这些服务进行了多项改进，包括对Amazon Polly，Transcribe和Translate的更新。亚马逊指出，SageMaker平台本身已经在过去一年中增加了近100项新功能。
借助SageMaker工作流，客户可以获得机器学习管道的新的自动化，编排和协作功能。例如，SageMaker Search可让客户直接从AWS控制台快速查找相关的模型培训运行。这将有助于他们更轻松地为其模型找到数据集，算法和参数的正确组合。
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工作流还包括Git集成和可视化，以实现更好的协作和版本控制。此外，客户现在可以使用步骤功能在端到端工作流程中自动化和协调SageMaker平台步骤。SageMaker平台现在还与流行的开源框架Apache Airflow集成，以创作、安排和监控多阶段工作流程。
亚马逊还向SageMaker平台引入了新算法，用于检测可疑IP地址（IP Insights），高维对象的低维嵌入（Object2Vec）和无监督分组（K-means聚类）。这些内置算法都旨在支持PB级数据集。亚马逊也一直在增加新的框架支持。很快，客户将能够运行完全托管的Horovod任务，进行大规模的分布式培训，使用scikit-learn和Spark MLeap进行推理。
在合规性和认证方面，亚马逊正在将SageMaker添加到其系统和组织控制（SOC）1级，2级和3级审核中。
