发布于: Mar 30, 2023
Amazon SageMaker Canvas 现在提供即用型模型，您可以在几分钟内从成千上万的文档、图像和文本行中生成见解。此外，您现在还可以创建自定义模型来解决自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉 (CV) 使用案例。SageMaker Canvas 是一个可视化界面，使业务分析师能够自行生成准确的机器学习 (ML) 预测，而无需任何 ML 经验或编写任何代码。
业务分析师越来越希望提高他们从各种数据中生成见解，以及响应业务利益相关者的临时分析请求的能力。该过程通常是手动的、耗时且容易出错。ML 可以帮助业务分析师分析大量数据并生成见解，但是创建 ML 模型通常需要深厚的技术专业知识。
从今天开始，您现在可以使用 SageMaker Canvas 访问即用型模型，或者为特定的图像或文本分类使用案例创建自定义模型。即用型模型由 AWS AI 服务提供支持，包括 Amazon Rekognition、Amazon Textract 和 Amazon Comprehend。 要创建自定义模型，您可以导入、准备、浏览和标记数据。然后，您可以训练自定义模型并评估模型的性能。对于自定义图像分类模型，您可以使用热图了解影响模型性能的训练数据的具体情况。如果模型预测不正确，您还可以更正模型预测，将经过验证的数据添加回原始训练数据集，然后重新训练模型，以迭代方式提高模型的性能。最后，您无需编写任何代码即可生成准确的预测。
用于 NLP 和 CV 使用案例的即用型模型和自定义模型，现已在所有支持 SageMaker Canvas 的 AWS 区域推出。 要了解更多信息，请参阅 AWS 新闻博客和 SageMaker Canvas 产品文档。