يضيف Amazon SageMaker Canvas إمكانات جديدة لإعداد البيانات وتحديثات قابلية الاستخدام
Amazon SageMaker Canvas عبارة عن واجهة مرئية للتوجيه والنقر تمكن محللي الأعمال من إنشاء تنبؤات تعلم الآلة الدقيقة بأنفسهم - دون الحاجة إلى أي تجربة تعلم آلي أو الاضطرار إلى كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. يعمل SageMaker Canvas على تسهيل الوصول إلى البيانات ودمجها من مجموعة متنوعة من المصادر، وتنظيف البيانات تلقائيًا وتطبيق مجموعة متنوعة من تعديلات البيانات، وإنشاء نماذج ML لإنشاء تنبؤات دقيقة ببضع نقرات.
اليوم، تعلن Amazon SageMaker Canvas عن ميزات جديدة لإعداد البيانات تسهل إدارة مجموعات البيانات واستكشافها وتعديلها قبل إنشاء نماذج ML. تتضمن أبرز الميزات:
- تصفية الصفوف لاستكشاف مجموعات البيانات وتعديلها: يمكنك الآن معاينة وإزالة الصفوف ذات القيم المفقودة والقيم المتطرفة. يمكنك أيضًا تحديد شروط إضافية لمعاينة الصفوف وإزالتها من مجموعة البيانات الخاصة بك. على سبيل المثال، بالنسبة لأنواع البيانات الرقمية، يمكنك تحديد شروط مثل أكبر من أو أقل من أو يساوي أو بين أو أكثر. تختلف قائمة الشروط المدعومة حسب نوع البيانات ويتم توثيقها هنا
- تنسيقات وتحويلات الطوابع الزمنية الموسعة لاستخراج التاريخ والوقت: يمكنك الآن استخراج معلومات التاريخ والوقت من عمود الطابع الزمني وإنشاء أعمدة جديدة. هذا يجعل من السهل إعداد بيانات السلاسل الزمنية وتحويلها وإضافة التحويل إلى وصفة النموذج الخاصة بك ببضع نقرات فقط. بالإضافة إلى ذلك، يدعم SageMaker Canvas الآن تنسيقات الطوابع الزمنية المتعددة مما يجعل من السهل العمل مع بيانات السلاسل الزمنية للتنبؤ بالمشكلات. للحصول على قائمة كاملة بتنسيقات الطوابع الزمنية والتاريخ وإمكانيات استخراج الوقت، يرجى الاطلاع هنا
بالإضافة إلى ميزات إعداد البيانات وتحويلها المذكورة أعلاه، يمكنك الآن إعادة تسمية مجموعات البيانات والأعمدة لسهولة الاستخدام. تتضمن تحديثات قابلية الاستخدام الأخرى رسائل محسّنة تواجه المستخدم مع الإجراءات الموصى بها والرؤية في عدد خلايا مجموعة البيانات قبل إنشاء نموذج ML.
بدءًا من اليوم، تتوفر تحديثات إعداد البيانات وقابلية الاستخدام الجديدة في جميع المناطق التي يتم فيها دعم Amazon SageMaker Canvas. لمعرفة المزيد والبدء، يرجى الرجوع إلى وثائق Amazon SageMaker Canvas وصفحة المنتج.