Amazon SageMaker is een volledig beheerde service die datawetenschappers en ontwikkelaars helpt om snel en eenvoudig machine learning-modellen van elke omvang te bouwen, trainen en implementeren. Het elimineert elk obstakel dat ontwikkelaars zou kunnen vertragen die gebruik willen maken van ML.

Amazon SageMaker is een cloudplatform voor machine learning dat in november 2017 werd gelanceerd. Met SageMaker kunnen ontwikkelaars machine learning-modellen (ML) in de cloud maken, trainen en implementeren. SageMaker stelt ontwikkelaars ook in staat ML-modellen te implementeren op embedded systemen en edge-devices.

SageMaker stelt ontwikkelaars in staat om op een aantal abstractieniveaus te werken bij het trainen en implementeren van machine learning-modellen. Op het hoogste abstractieniveau biedt SageMaker vooraf getrainde ML-modellen die kunnen worden geïmplementeerd zoals ze zijn. Daarnaast biedt SageMaker een aantal ingebouwde ML-algoritmen die ontwikkelaars kunnen trainen op basis van hun eigen gegevens. Verder biedt SageMaker beheerde instanties van TensorFlow en Apache MXNet, waar ontwikkelaars hun eigen ML-algoritmen vanaf nul kunnen maken. Ongeacht welk abstractieniveau wordt gebruikt, een ontwikkelaar kan zijn SageMaker-compatibele ML-modellen verbinden met andere AWS-services, zoals de Amazon DynamoDB-database voor gestructureerde gegevensopslag, [9] AWS Batch voor offline batchverwerking,  of Amazon Kinesis voor real-time verwerking.