发布于: Sep 28, 2023

Amazon SageMaker Canvas 现在提供了一种更快、对用户更加友好的方式来创建用于时间序列预测的机器学习 (ML) 模型。凭借其可视化的点击式界面,业务分析师可以轻松创建准确的 ML 模型以获得见解和预测,而无需编写任何代码或事先具备 ML 知识。Canvas 通过结合统计和 ML 算法来生成高度准确的预测,支持多种使用案例,包括零售、制造和金融等行业使用的时间序列预测。 

今天,Canvas 对其预测功能进行了升级,以提高准确性,加快模型训练和预测速度,并支持编程访问。与以前的版本相比,您在各种基准数据集上训练预测模型的速度最多可提高 50%,对于高达 100MB 的数据批量,平均可节省 110 分钟。生成预测的速度也最多可提高 45%,对于一批典型的 750 个时间序列,预测时间平均缩短 15 分钟。此外,您现在只需添加最新数据,即可根据现有模型重新生成预测,而无需重新训练模型。

现在,您可以通过 API 以编程方式访问模型构建和预测功能,包括全面的模型准确性和性能报告。这些报告使您可以更好地了解数据集属性如何影响特定预测,并更深入地了解 AutoML 选择的最佳模型。

改进后的预测功能现已在所有支持 Canvas 的 AWS 区域推出。生成预测时将收取 SageMaker 实例费用。有关更多信息,请参阅文档Canvas 定价