Amazon SageMaker Autopilot 添加了对时间序列数据的支持

Amazon SageMaker Autopilot 可根据您的数据自动构建、训练和调整最佳机器学习模型，同时允许您保持完全控制和可见性。从今日起，SageMaker Autopilot 将开始支持时间序列数据。现在，您可以使用 SageMaker Autopilot 为时间序列数据或任何序列数据的回归和分类问题构建机器学习模型，从而实现基于数据点序列的监督异常检测、风险评估或故障预测等场景。例如，您现在可以构建模型来识别和分类随时间记录的异常网络流量，或者根据发出的指标来识别故障设备。

只需将时间序列数据包含在 SageMaker AutoPilot 的输入表格数据集中，您就可以开始使用时间序列数据自动构建机器学习模型。SageMaker Autopilot 将自动解析这些数据，提取有意义的功能，并测试多个机器学习（ML）算法进行处理。目前支持 SageMaker Autopilot 的所有 AWS 区域都支持时间序列数据。有关更多详细信息，请查看文档。要开始使用 SageMaker Autopilot，请参阅产品页面或在 SageMaker Studio 中访问 SageMaker Autopilot。