Una empresa médica ejecutará cientos de iteraciones de entrenamiento con muchas características, algoritmos e hiperparámetros, y debe registrar las características y los resultados de cada ejecución. ¿Qué solución proporciona este seguimiento con el menor esfuerzo de implementación?

SageMaker Experiments está diseñado específicamente para rastrear y comparar iteraciones de entrenamiento de modelos de machine learning. Permite registrar automáticamente los parámetros del modelo, las métricas de rendimiento y los artefactos de cada ejecución, lo que facilita la gestión de cientos de iteraciones con diversas características, algoritmos e hiperparámetros con el menor esfuerzo de implementación. Amazon CloudWatch es para monitoreo de métricas y logs, no para el seguimiento estructurado de experimentos de ML. Escribir logs en S3 y luego usar AWS Glue y Athena requeriría un esfuerzo significativo para estructurar los datos y construir un sistema de seguimiento comparable a SageMaker Experiments. SageMaker Model Registry se utiliza para catalogar modelos listos para la implementación, no para el seguimiento de las iteraciones de entrenamiento.