借助 Amazon SageMaker Canvas 的新功能，使用自然语言探索和准备数据



今天，我很高兴向大家介绍一项功能：在 Amazon SageMaker Canvas 中使用自然语言指令实现对机器学习（ML）数据的探索、可视化和转换。

SageMaker Canvas 现已支持使用由基础模型（FM）驱动的自然语言指令，以补充其用于数据探索、分析、可视化和转换的综合性数据准备功能。使用自然语言指令，您现在可以通过探索和转换数据，构建高度精确的机器学习模型。此项新功能基于 Amazon Bedrock。

数据是有效机器学习的基础，而转换原始数据，使其适合用来构建机器学习模型并生成预测，将是获得更深刻见解的关键。分析、转换和准备数据，以构建机器学习模型，这往往是机器学习工作流程中最耗时的部分。SageMaker Canvas 拥有超过 300 种内置的转换和分析功能，并且能够提供深入的数据质量洞察报告，您无需编写任何代码，即可流畅、快捷地为机器学习完成数据准备工作。从现在开始，您可以使用自然语言指令实现对数据的探索、可视化和转换，这加快并简化了 SageMaker Canvas 中的数据探索和数据准备流程。

如今，您可以通过自然语言体验查询和响应，这将加快数据准备任务的流程。您可以借助与语境相关的引导式提示语快速开始，理解并探索您的数据。

比如，我想使用 SageMaker Canvas 构建一个机器学习模型，用于预测房价。首先，我需要准备住房数据集，以便构建准确的模型。要开始使用新的自然语言指令，我需要打开 SageMaker Canvas 应用程序，在左侧的导航窗格中选择 Data Wrangler。在数据选项卡下，我要从可用的数据集列表中选择 canvas-housing-sample.csv 作为数据集，然后选择创建数据流，并点击创建。我会看到数据集的表格视图，以及对通过聊天准备数据这项新功能的简介。

选择通过聊天准备数据，将显示聊天界面，其中包含一组与我的数据集相关的引导式提示语。我可以使用其中的任意提示语，也可以查询数据，获取其他信息。

首先，我想了解数据集的质量，以判断是否存在任何异常值或异常情况。我要求 SageMaker Canvas 生成一份数据质量报告来完成这项任务。

我了解到，我的数据没有重大问题。现在，我想以可视化方式展示数据中几个特征的分布情况。我要求 SageMaker Canvas 绘制一张图表。

我现在想对某些行进行过滤，以转换数据。我要求 SageMaker Canvas 删除人口少于 1000 的行。Canvas 删除了这些行，向我显示了转换后的数据预览，我还可以查看并更新用于生成转换结果的代码。

我对预览结果很满意，并将转换后的数据添加到了右侧的数据转换步骤列表中。SageMaker Canvas 会将该步骤与代码一并添加。

现在，我的数据已经转换完毕，我可以继续构建机器学习模型以预测房价，甚至可以使用同一个 SageMaker Canvas 可视化界面将模型部署到生产环境中，这无需编写任何代码。

为机器学习准备数据从未如此简单！

可用性
支持 Amazon SageMaker Canvas 和 Amazon Bedrock 的所有 AWS 区域均可使用 Amazon SageMaker Canvas 中的此项新功能，利用自然语言查询探索和转换数据。

了解详情
Amazon SageMaker Canvas 产品页面

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— Irshad