Tag: Amazon SageMaker Studio

自从2018年起，亚马逊云科技发布了一系列的产品和服务，例如Amazon SageMaker，Amazon Aurora ML，Amazon Redshift ML，和2021年reInvent发布的Amazon SageMaker Canvas，使得不同角色的工程师越来越容易构建机器学习应用，降低应用机器学习的门槛，以实现普惠机器学习。本系列文章将以上述产品为核心，从不同的角度帮助企业中不同部门的人员构建机器学习应用。

在本篇文章中，我们将介绍如何无需写代码即可构建机器学习应用，Amazon SageMaker Canvas提供无代码、可视化的工作环境，即使没有机器学习背景知识，也可以基于自己业务需要构建机器学习模型。

在本篇文章中，我们将会为您展示一个简单的 2 分类预测的机器学习场景，通过加载存放于数据仓库Amazon Redshift 中的银行客户画像和业务行为特征，来完成建模前特征的快速准备和预测是否办理存款业务模型的快速验证。

Amazon SageMaker Studio是第一套用于机器学习（ML）的全集成开发环境（IDE）。Amazon SageMaker Studio可帮助数据科学家们快速启动Studio notebooks以探索数据、构建模型、启动Amazon SageMaker训练作业并部署托管端点。Studio notebooks中随附一组预构建镜像，这些镜像由Amazon SageMaker Python SDK 与IPython运行时或内核的最新版本构成。凭借此项新功能，您可以轻松将自定义镜像导入Amazon SageMaker notebooks当中。在本文中，我们将具体探讨如何将自定义容器镜像导入Amazon SageMaker notebooks。

Amazon SageMaker Studio 是适用于机器学习开发全流程的集成开发环境，它为基于笔记本开发的人员增加了新的强大功能。