Publicado en: Jul 12, 2018
Amazon SageMaker ahora admite los algoritmos de k vecinos más cercanos (kNN) y de detección de objetos para abordar nuevos casos de uso de identificación, clasificación y regresión en el aprendizaje automático. Esta adición amplía la lista de algoritmos integrados para SageMaker hasta un total de 15.
El algoritmo de kNN puede utilizarse para abordar problemas de clasificación y regresión. A modo de ejemplo, la clasificación de una imagen no etiquetada puede determinarse mediante las etiquetas asignadas a sus vecinos más cercanos. Esto resulta muy útil para los sistemas de recomendaciones, la detección de anomalías y la clasificación de imágenes y textos. En cuanto a los problemas de regresión, el algoritmo de kNN puede utilizarse para predecir un número basado en la función de las etiquetas de sus vecinos, que se suele definir como el valor medio o la mediana.
La detección de objetos es el proceso de identificar y clasificar objetos en una imagen. Con el nuevo algoritmo de detección de objetos disponible en Amazon SageMaker, puede crear y entrenar más fácilmente modelos capaces de detectar varios objetos en una imagen durante la inferencia. Este algoritmo crea cuadros de límite alrededor de los objetos identificados y luego clasifica dichos objetos.
El soporte para los algoritmos de kNN y de detección de objetos en Amazon SageMaker ya está disponible en las regiones de AWS EE.UU. Este (Norte de Virginia), EE.UU. Este (Ohio), EE.UU. Oeste (Oregón), UE (Irlanda), UE (Fráncfort), Asia Pacífico (Tokio), Asia Pacífico (Seúl) y Asia Pacífico (Sídney).