Перед обучением необходимо устранить дисбаланс классов в наборе данных с минимальными эксплуатационными усилиями. Какой вариант лучше всего это решает?

Amazon SageMaker Data Wrangler предоставляет встроенные операции для подготовки данных, включая балансировку данных. Использование операции балансировки данных для передискретизации миноритарного класса является эффективным и низкозатратным с точки зрения усилий способом устранения дисбаланса классов. Это решение интегрировано в рабочий процесс SageMaker, что упрощает его применение. Использование Amazon Athena для выявления закономерностей и ручной корректировки набора данных требует значительных ручных усилий и не является оптимальным для минимальных эксплуатационных затрат. Встроенные алгоритмы SageMaker Studio Classic могут обрабатывать несбалансированные данные, но не всегда активно устраняют дисбаланс путем передискретизации, что может привести к менее точным моделям. AWS Glue DataBrew также предлагает возможности преобразования данных, но SageMaker Data Wrangler специально разработан для подготовки данных для машинного обучения и предлагает более целевые операции для таких задач, как балансировка классов, в рамках экосистемы SageMaker.