يفتح SageMaker Canvas تعلم الآلة بدون تعليمات برمجية وإعداد البيانات على نطاق بيتابايت
يتيح Amazon SageMaker Canvas الآن للمؤسسات الاستفادة من الإمكانات الكاملة لبياناتها من خلال تمكين دعم مجموعات البيانات بمقياس البيتابايت. بدءًا من اليوم، يمكنك إعداد مجموعات بيانات كبيرة بشكل تفاعلي وإنشاء تدفقات بيانات شاملة وتشغيل تجارب AutoML على البيتابايت - وهي قفزة كبيرة عن الحد السابق البالغ 5 جيجابايت. من خلال أكثر من 50 موصلًا وواجهة «الدردشة مع البيانات» البديهية ودعم البيتابايت، يوفر Canvas حلاً للتعلم الآلي قابل للتطوير ومنخفض التعليمات البرمجية/بدون تعليمات برمجية للتعامل مع حالات استخدام المؤسسات في العالم الحقيقي.
ابتداءً من اليوم، يمكّنك Canvas من استخدام تقنيات أخذ العينات الجديدة مثل العينات العشوائية والطبقية، مما يسمح بعينات تصل إلى 200 ألف صف - أي زيادة بمقدار عشرة أضعاف. هذا يجعل من السهل جمع رؤى جودة البيانات وفهم تأثير تحويلات البيانات بشكل تفاعلي قبل معالجة مجموعة البيانات بأكملها، والاستفادة من تكاملنا السلس الجديد مع EMR Serverless. يقوم Canvas تلقائيًا بتوسيع نطاق معالجة أكثر من 5 جيجابايت من البيانات عبر أخذ العينات والتحضير وبناء النماذج والاستدلال إلى EMR Serverless، مما يفتح الإمكانات التنبؤية الكاملة لبياناتك من خلال تجربة بديهية. يؤدي استخدام EMR Serverless إلى تكاليف تسعير EMR إضافية.
يتوفر دعم البيتابايت الجديد والتجربة التفاعلية المحسنة في جميع مناطق AWS حيث يتم تقديم SageMaker Canvas.
للبدء في استخدام التعلم الآلي بدون تعليمات برمجية وإعداد البيانات لمجموعات البيانات الكبيرة، قم بتمكين «تكوين معالجة البيانات الكبيرة» في نطاق Canvas وملف تعريف المستخدم الخاص بك باستخدام وثائقنا الفنية، وتعلم كيفية استخدام الإمكانية الجديدة من مدونة AWS Machine Learning. يجب على المستخدمين الحاليين تحديث إعدادات نطاق SageMaker وفقًا للوثائق، وتسجيل الخروج من مساحة عمل Canvas، وتسجيل الدخول مرة أخرى للوصول إلى أحدث إصدار.