La publicación del blog destaca la importancia de establecer operaciones de aprendizaje automático (MLOps) escalables para respaldar el crecimiento en tecnologías de aprendizaje automático. The Weather Company (TWCo) mejoró su plataforma MLOps utilizando servicios como Amazon SageMaker, Formación en la nube de AWS y Amazon CloudWatch. Con la ayuda de AWS Machine Learning Solutions Lab (MLSL), TWCo migró sus flujos de trabajo de ML a la nube de AWS para mejorar la transparencia, la eficiencia y la colaboración en el equipo de ciencia de datos.
TWCo buscaba modelos de aprendizaje automático predictivos que reflejaran el impacto del clima en la salud y la experiencia del usuario. Trabajando con AWS, establecieron objetivos de mercado más rápidos, migración a SageMaker, mejora en la experiencia del usuario y reducción del mantenimiento de la infraestructura de ML. La arquitectura de la solución incluye servicios como AWS CloudTrail, Amazon CloudWatch, CodeBuild, API de CodeStar, Amazon S3 y más, ofreciendo una estructura flexible y colaborativa para admitir diferentes casos de uso.
La capacidad de experimentar con modelos de ML, junto con la automatización de flujos de trabajo, ha permitido a TWCo reducir significativamente el tiempo de gestión y despliegue de modelos, mejorando la eficiencia y la productividad del equipo de ciencia de datos. Los servicios como SageMaker Projects y Service Catalog han simplificado el proceso de creación e implementación de modelos de ML, reduciendo la intervención manual y acelerando los ciclos de desarrollo.
En resumen, la colaboración entre TWCo y AWS ha permitido mejorar la plataforma MLOps de TWCo, aumentando la precisión y eficiencia en la creación y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Esta mejora ha llevado a la creación de modelos predictivos respetuosos con la privacidad que mejoran la experiencia del usuario y brindan información valiosa sobre cómo las condiciones climáticas afectan diferentes aspectos de la vida diaria y empresarial. La implementación exitosa de MLOps ha demostrado reducir significativamente los tiempos de administración y despliegue de modelos, destacando la importancia de una infraestructura y procesos sólidos para apoyar el crecimiento y la innovación en el aprendizaje automático.
Article Source
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/the-weather-company-enhances-mlops-with-amazon-sagemaker-aws-cloudformation-and-amazon-cloudwatch/
