SageMaker admite varios algoritmos de ML. También puede crear su propio modelo ML e implementarlo en SageMaker. Por ejemplo, es probable que el análisis de clústeres se entrene en sus propios datos porque desea clasificar los nuevos registros en las mismas categorías que utilizó para los registros anteriores. Otra posibilidad, para predecir acontecimientos deportivos del mundo real, sería utilizar un modelo disponible públicamente, ya que los datos de entrenamiento utilizados serían de dominio público.
Esperamos que las predicciones específicas del dominio o de la industria se entrenen normalmente con sus propios datos en SageMaker, mientras que las necesidades de ML no diferenciadas, como la traducción automática, utilizarán modelos externos.