PeriscopeData與Amazon的SageMaker集成以簡化機器學習

數據分析公司Periscope Data Inc.正在與Amazon Web Services Inc.展開一項新計劃，以使其更易于創建用于業務決策的機器學習模型。

在該倡議下，Periscope Data將其數據分析平臺與Amazon SageMaker集成在一起，后者是一種托管的機器學習服務，用于構建和訓練ML模型，然后將它們直接部署到可用于生產環境的托管環境中。

Periscope Data表示，目前用于創建機器學習模型的方法是分散且耗時的，因為它們涉及使用許多不同的工具來完成重要任務，例如數據準備和功能工程。該公司表示，這使得訪問和組合不同的數據源具有挑戰性，這是建立更準確的機器學習模型的必要步驟。

為了簡化操作，Periscope Data希望將構建機器學習模型的過程組合到一個工作流中。第一步涉及使用Periscope Data的統一數據平臺為這些模型準備訓練數據。該公司的平臺使此操作變得更容易，因為它可以顯示分布和描述性統計信息，從而可以幫助用戶了解何時需要清理更多數據。該公司表示，該平臺還使用戶可以更輕松地迭代每種型號的功能選擇。

數據集準備就緒后，可將它們直接輸入到Amazon SageMaker中，后者可快速創建并訓練可用于部署的算法。然后，將機器學習模型部署到數據倉庫，從中Periscope Data可以快速訪問其工作成果并向用戶提供洞察力。

Periscope Data于11月在其平臺上添加了數據倉庫功能之后，便與Amazon SageMaker進行了集成，以幫助其用戶處理數據碎片問題。

“建立可信賴的機器學習算法對于當今的數據團隊來說是一個巨大的挑戰，部分原因是他們在數據準備和功能工程方面面臨的困難，” Periscope Data的聯合創始人兼首席執行官Harry Glaser說道。

與Periscope Data和Amazon SageMaker的新集成現已提供beta版本，并將在7月18日于紐約AWS峰會上舉行的聯合活動中進行演示 。