发布于: Jun 7, 2023
Amazon SageMaker Canvas 现在能够使用更新的数据集重新训练机器学习 (ML) 模型和自动执行批量预测工作流程，从而可以更轻松地持续学习，提高模型性能和效率。SageMaker Canvas 是一个可视化界面，可帮助业务分析师自行生成准确的机器学习预测结果，而无需任何机器学习专业知识或编写任何代码。
机器学习模型的有效性取决于训练模型所依据的数据的质量和相关性。随着时间的推移，数据中的基本模式和分布情况可能会发生变化。通过更新数据集，您可以确保模型从最新数据中学习，从而提高其做出准确预测的能力。即日起，您可以在 SageMaker Canvas 中自动和手动更新数据集（仅限本地上传和 Amazon S3），并基于最新版本的数据集训练 ML 模型。
训练模型后，您可能需要在模型上运行预测。运行批量预测可以同时处理多个数据点，而不是逐个进行预测。在此之间，SageMaker Canvas 仅支持对机器学习模型运行手动批量预测。现在，您可以使用新传入的数据自动执行批量预测工作流程，从而提高预测过程的效率、可扩展性和可靠性。训练机器学习模型后，您可以设置自动批量预测配置并将数据集与模型关联。手动或按计划更新数据集时，将会自动触发配置的批量预测工作流程。预测结果可以在应用程序中查看或下载以供稍后查看。
现在，所有支持 SageMaker Canvas 的 AWS 区域都支持在 Amazon SageMaker Canvas 中更新数据集和自动进行批量预测。要了解更多信息，请参阅 AWS 新闻博客和 SageMaker Canvas 产品文档。