Amazon SageMaker Canvas
Создавайте высокоточные модели машинного обучения с помощью визуального интерфейса без необходимости написания кодаЧто такое SageMaker Canvas?
Amazon SageMaker Canvas позволяет преобразовывать данные в петабайтах, а также создавать, оценивать и развертывать готовые к производству модели машинного обучения (ML) без программирования. Это упрощает жизненный цикл комплексного машинного обучения в унифицированной и безопасной корпоративной среде. Доступ к Amazon Q для разработчиков теперь можно получить в SageMaker Canvas, что позволяет пользоваться рекомендациями в диалоговом чате на протяжении всего процесса машинного обучения: от подготовки данных до развертывания модели
SageMaker Canvas способствует сотрудничеству между командами, обеспечивает прозрачность сгенерированного кода, а также упрощает координацию усилий с помощью управления версиями моделей и контроля доступа. С помощью SageMaker Canvas можно ускорить внедрение инноваций и быстрее решать бизнес-задачи, демократизируя разработку машинного обучения для всех уровней квалификации независимо от опыта программирования.
Преимущества SageMaker Canvas
Создавайте решения на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения
Используйте комплексные возможности машинного обучения, включая подготовку данных с помощью SageMaker Data Wrangler и обучение моделей AutoML с помощью автопилота SageMaker, в визуальном интерфейсе без кода. Amazon Q для разработчиков также можно использовать для получения помощи на основе генеративного искусственного интеллекта, чтобы создавать модели машинного обучения. Просто сформулируйте свою цель на естественном языке, и Q для разработчиков разделит ее на части и переведет в набор задач машинного обучения. После этого Q для разработчиков поможет вам определить тип проблемы машинного обучения, подготовить данные, а также создать, оценить и развернуть модель.
1
Визуальная подготовка данных в петабайтном масштабе
- Получайте и импортируйте данные из более чем 50 источников, включая Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake и Databricks
- Повысьте качество данных и производительность модели с помощью более 300 готовых анализов и преобразований
- Визуально создавайте и совершенствуйте конвейеры данных с помощью интуитивно понятного интерфейса с минимальным количеством кода и без него
- Масштабируйте данные до петабайтов в несколько кликов
2
Обучайте модели и оценивайте их для различных типов задач
- Используйте возможности AutoML, чтобы применять автоматическое изучение и оптимизировать модели для вашего конкретного сценария использования
- Обучайте модели регрессии, классификации, прогнозированию временных рядов, обработке естественного языка, машинному зрению и тонкой настройке базовых моделей всего за несколько кликов
- Настройте обучение модели с помощью гибких опций объективных метрик, разделения данных и элементов управления моделью, таких как выбор алгоритмов и гиперпараметры
- Получите представление о производительности модели с помощью интерактивных визуализаций и объяснений моделей
- Выберите наиболее эффективную модель из списка лидеров и экспортируйте сгенерированный код для дальнейшей настройки
3
Разработка машинного обучения с помощью Amazon Q для разработчиков, который предоставляет инструкции в чате
- Опишите свою бизнес-проблему на естественном языке, и Amazon Q для разработчиков поможет вам найти решение в ходе всего процесса машинного обучения с помощью интерфейса чата
- Q для разработчиков разделяет проблемы на выполнимые задачи машинного обучения и помогает в подготовке данных, построении, оценке и развертывании моделей
- Задавайте вопросы об условиях машинного обучения, своих данных и моделях и получайте на них ответы
- Q для разработчиков применяет передовые методы подготовки данных и построения моделей и позволяет при этом самостоятельно и полностью контролировать выполнение задач
4
Создавайте точные прогнозы в нужном масштабе – в пакетном режиме или в реальном времени
- Выполняйте интерактивные прогнозы и анализ прогнозирования прямо в приложении
- Развертывайте модели одним щелчком мыши на конечной точке SageMaker для получения логических выводов в реальном времени или выполняйте пакетные прогнозы для определенной цели либо с автоматически установленным расписанием
- Обеспечьте управление и контроль версий, зарегистрировав модели в соответствующем реестре SageMaker
- Легко делитесь моделями с Amazon SageMaker Studio для расширенной настройки и совместной работы
- Визуализируйте прогнозы и делитесь ими с заинтересованными сторонами с помощью Amazon QuickSight, чтобы принимать решения более эффективно
Сотрудничайте и обеспечивайте управление
Сделайте доступным машинное обучение и развивайте сотрудничество между командами. Обеспечьте совместное использование моделей и интеграцию с другими сервисами AWS для управления и MLOP.
1
Содействуйте сотрудничеству между командами и обмену знаниями
- Сотрудничайте со специалистами по обработке данных и экспертами, легко обмениваясь моделями с помощью SageMaker Studio
- Используйте модели, созданные специалистами по обработке данных в рабочем пространстве Canvas, для создания прогнозов
- Повысьте доверие благодаря прозрачности кода с помощью автоматически создаваемых блокнотов
- Делитесь моделями, прогнозами и аналитикой с заинтересованными сторонами, используя панели управления Amazon QuickSight
- Обеспечьте контроль версий и отслеживание происхождения моделей, обеспечивая воспроизводимость и отслеживаемость в разных командах
2
Обеспечьте управление и лучшие практики MLOP
- Внедрите детальные разрешения на уровне пользователя и контроль доступа для безопасного управления моделями
- Обеспечьте удобную аутентификацию с помощью функций единого входа (SSO)
- Соблюдайте правила управления моделями и версиями, регистрируя их в реестре моделей SageMaker
- Оптимизируйте конвейеры MLOPS, экспортируя блокноты моделей для дальнейшей настройки и интеграции
- Оптимизируйте затраты и использование ресурсов с помощью функций автоматического отключения
Построение с помощью базовых моделей
- Легко сравнивайте и выбирайте наиболее подходящую базовую модель (FM) для вашей задачи
- Настраивайте базовые модели с помощью маркированного набора учебных данных для бизнес-сценариев в несколько кликов
Используйте свой генеративный искусственный интеллект
- Запрашивайте собственные документы и базы знаний, которые хранятся в Amazon Kendra, чтобы генерировать персонализированные результаты
- Получайте представление о производительности модели с помощью интерактивных визуализаций, объяснений моделей и списков лидеров
- Создавайте и развертывайте наиболее подходящие базовые модели на конечных точках SageMaker в реальном времени
