Amazon SageMaker Canvas
Generazione di previsioni ML accurate, senza necessità di codiceCos'è SageMaker Canvas?
Amazon SageMaker Canvas è un'interfaccia visiva senza codice che consente di preparare dati, creare e distribuire modelli di machine learning estremamente accurati, semplificando il ciclo di vita ML end-to-end in un ambiente unificato. Puoi preparare e trasformare i dati su scala petabyte tramite interazioni semplici e linguaggio naturale, con tecnologia SageMaker Data Wrangler. Puoi sfruttare la potenza di AutoML e creare automaticamente modelli ML personalizzati per regressione, classificazione, previsione di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale e visione artificiale, supportati da SageMaker Autopilot. Puoi anche accedere, valutare, eseguire il fine-tuning e distribuire i modelli di base di Amazon Bedrock e SageMaker JumpStart in pochi clic. Canvas favorisce la collaborazione tra i team, fornisce trasparenza nel codice generato e garantisce la governance attraverso il controllo delle versioni del modello e il controllo degli accessi. Con Canvas, puoi accelerare l'innovazione e incrementare la produttività creando rapidamente modelli ML personalizzati o eseguendo il fine-tuning dei modelli di base per soddisfare le tue esigenze aziendali indipendentemente dalle competenze di programmazione.
Vantaggi di SageMaker Canvas
Sviluppa lungo tutto il ciclo di vita ML
Sfrutta le funzionalità di machine learning end-to-end, tra cui la preparazione dei dati con Data Wrangler e l'addestramento dei modelli AutoML con Autopilot, il tutto tramite un'interfaccia visiva senza codice.
Prepara i tuoi dati con linguaggio naturale e in modo immediato su scala petabyte
- Accedi e importa dati da oltre 50 fonti, tra cui Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake e Databricks
- Migliora la qualità dei dati e le prestazioni dei modelli con oltre 300 analisi e trasformazioni predefinite
- Utilizza il linguaggio naturale per analizzare e trasformare i tuoi dati
- Crea e perfeziona visivamente le tue pipeline di dati con un'interfaccia intuitiva a basso uso di codice o senza codice
- Scalabilità fino a petabyte di dati con pochi clic
Addestra e valutai modelli su più tipi di problemi
- Sfrutta la potenza di AutoML per esplorare e ottimizzare automaticamente i modelli per il tuo caso d'uso specifico
- Addestra modelli per regressione, classificazione, previsione di serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale ed esegui il fine-tuning dei base con pochi clic
- Personalizza l'addestramento dei modelli con opzioni flessibili per metriche oggettive, suddivisioni dei dati e controlli dei modelli come la selezione degli algoritmi e gli iperparametri
- Ottieni informazioni dettagliate sulle prestazioni dei modelli con visualizzazioni interattive e spiegazioni dei modelli
- Seleziona il modello con le migliori prestazioni da una classifica dei modelli ed esporta il codice generato per un'ulteriore personalizzazione
Genera previsioni accurate su larga scala, in batch o in tempo reale
- Esegui previsioni interattive e analisi ipotetiche direttamente all'interno dell'applicazione
- Implementa i modelli con un solo clic su un endpoint SageMaker per un'inferenza in tempo reale o esegui previsioni batch ad hoc o con pianificazioni automatiche
- Garantisci la governance e il controllo delle versioni registrando i modelli nel registro dei modelli SageMaker
- Condividi facilmente i modelli con Amazon SageMaker Studio per una personalizzazione e una collaborazione avanzate
- Visualizza e condividi le previsioni con le parti interessate utilizzando Amazon QuickSight per migliorare il processo decisionale
Crea con modelli di base
- Confronta e seleziona facilmente il modello di fondazione più adatto per il tuo compito
- Esegui il fine-tuning dei modelli di base utilizzando il tuo set di dati di formazione etichettato per casi d'uso aziendali in pochi clic
Sfrutta la tua IA generativa
- Interroga i tuoi documenti e le tue knowledge base archiviati in Amazon Kendra per generare output personalizzati
- Ottieni informazioni dettagliate sulle prestazioni dei modelli con visualizzazioni interattive e spiegazioni dei modelli e classifiche
- Produci e implementa i modelli di base più adatti agli endpoint SageMaker in tempo reale
Collabora e garantisci la governance
Democratizza il machine learning promuovendo al contempo la collaborazione tra i team. Abilita la condivisione e l'integrazione dei modelli con altri servizi AWS per governance e MLOps.
Promuovi la collaborazione tra team e la condivisione delle conoscenze
- Collabora con data scientist ed esperti attraverso una facile condivisione dei modelli con SageMaker Studio
- Usa i modelli creati dai data scientist all'interno dell'area di lavoro Canvas per generare previsioni
- Aumenta la fiducia con la trasparenza del codice con notebook generati automaticamente
- Condividi modelli, previsioni e approfondimenti con le parti interessate tramite le dashboard di Amazon QuickSight
- Mantieni il controllo delle versioni e il monitoraggio della derivazione dei modelli, garantendo la riproducibilità e la tracciabilità tra i team
Garantire le best practice di governance e MLOps
- Implementa autorizzazioni granulari a livello utente e controlli di accesso per una gestione sicura dei modelli
- Abilita l'autenticazione senza interruzioni con funzionalità Single Sign-on (SSO)
- Aderisci alla governance e al controllo delle versioni dei modelli registrando i modelli nel registro dei modelli SageMaker
- Semplifica le pipeline MLOps esportando modelli di notebook per ulteriori personalizzazioni e integrazioni
- Ottimizza i costi e l'utilizzo delle risorse con le funzionalità di spegnimento automatico