Amazon SageMaker est une plateforme entièrement gérée permettant aux développeurs et aux spécialistes des données de créer, former et déployer rapidement et facilement des modèles de Machine Learning à n'importe quelle échelle. Amazon SageMaker supprime tous les obstacles qui ralentissent généralement les développeurs désireux d'utiliser le Machine Learning.

Pour la plupart des développeurs, le Machine Learning semble souvent beaucoup plus difficile qu'il ne devrait, car le processus consistant à créer et à former des modèles, puis à les déployer en production est trop complexe et trop lent. Tout d'abord, vous devez collecter et préparer vos données de formation pour découvrir quels éléments de votre ensemble de données sont importants. Vous devez ensuite sélectionner l'algorithme et le framework que vous utiliserez. Après avoir déterminé l'approche à adopter, vous devez apprendre au modèle comment réaliser des prédictions en le formant, ce qui exige de nombreux calculs. Puis, vous devez régler le modèle afin qu'il offre les meilleures prédictions possibles, une tâche souvent manuelle et fastidieuse. Une fois le modèle entièrement formé, vous devez l'intégrer dans votre application et déployer celle-ci sur l'infrastructure qui s'adaptera. Tout cela exige de nombreuses compétences en la matière, l'accès à de grandes quantités de ressources de calcul et de stockage et beaucoup de temps pour tester et optimiser chaque partie du processus. Au bout du compte, il n'est pas surprenant que cela semble hors de portée de la plupart des développeurs.