Een medisch bedrijf zal honderden trainingsiteraties uitvoeren met veel features, algoritmen en hyperparameters, en moet de kenmerken en resultaten van elke run vastleggen. Welke oplossing biedt deze tracking met de minste implementatie-inspanning?

SageMaker Experiments is specifiek ontworpen om machine learning-experimenten te organiseren, bij te houden en te vergelijken. Het legt automatisch parameters, metrische gegevens en artefacten vast voor elke trainingsrun, wat essentieel is voor het beheren van honderden iteraties met veel features, algoritmen en hyperparameters. Dit minimaliseert de implementatie-inspanning omdat het een ingebouwde oplossing is voor dit specifieke probleem. Amazon CloudWatch is een monitoringdienst en hoewel het aangepaste metrics kan bijhouden, is het niet geoptimaliseerd voor het organiseren en vergelijken van ML-experimenten op deze schaal. Het schrijven van logs naar S3 en het gebruik van AWS Glue/Athena vereist aanzienlijk meer implementatie-inspanning om een vergelijkbare functionaliteit te creëren als SageMaker Experiments. De SageMaker Model Registry is bedoeld voor het beheren van modelversies die klaar zijn voor implementatie, niet voor het bijhouden van experimentele trainingsruns.