Amazon SageMaker Canvas

生成准确的 ML 预测 — 无需代码

为什么选择 SageMaker Canvas?

通过无代码界面,您可以创建高度准确的机器学习模型,无需任何机器学习经验,也无需编写任何代码。您可以通过 SageMaker Canvas 访问即用型模型,包括来自 Amazon BedrockAmazon SageMaker JumpStart 的基础模型,也可以构建自己的自定义 ML 模型。借助 SageMaker Canvas,您可以轻松访问和导入来自 50 多个来源的数据、使用自然语言和 300 多种内置转换准备数据、构建和训练高度准确的模型,生成预测并将模型部署到生产环境。

Amazon SageMaker Canvas 概述(1:11)

即用型模型

  • 基础模型
  • 基础模型

    基础模型

    SageMaker Canvas 提供对 Claude 2、Amazon Titan 和 Jurassic-2(由 Amazon Bedrock 提供支持)即用型基础模型(FM)以及 Falcon 和 MPT(由 SageMaker JumpStart 提供支持)等公开可用的 FM 的访问

  • 表模型、简历模型和 NLP 模型
  • 表模型、简历模型和 NLP 模型

    表模型、简历模型和 NLP 模型

    SageMaker Canvas 提供对由 AWS AI 服务(包括 Amazon RekognitionAmazon TextractAmazon Comprehend)支持的即用型表模型、NLP 模型和简历模型的访问。

自定义模型

  • 数据准备
  • 数据准备

    数据准备

    SageMaker Canvas 通过点击式或自然语言 UI 提供无代码数据探索和准备。

  • 构建模型
  • 构建模型

    构建模型

    SageMaker Canvas 使用 Amazon 的 AutoML 构建在您的数据集上训练的自定义模型。

  • 评估模型
  • 模型状态图

    评估模型

    SageMaker Canvas 通过常见的评估指标和视觉效果帮助您了解模型性能。

  • 使用模型
  • 使用模型

    使用模型

    您可以在 SageMaker Canvas UI 中生成预测或部署到 SageMaker 端点。

SageMaker Canvas 的优势

Amazon SageMaker Canvas 为业务分析师提供可视化的点击式界面,无需编写任何代码,即可使用 ML 解决业务问题,例如客户流失预测、欺诈检测、预测财务指标和销售、库存优化、内容生成等。
Amazon SageMaker Canvas 提供对即用型基础模型(FM)的访问权限,用于内容生成、文本提取、文本摘要、文档摘要和问答、情感分析、对象检测、文本检测等。您无需编写任何代码即可访问和调优 Claude 2、Amazon Titan 和 Jurassic-2(由 Amazon Bedrock 提供支持)等 FM,以及 Falcon 和 MPT(由 SageMaker JumpStart 提供支持)等公开发布的 FM。
Amazon SageMaker Canvas 支持完整的 ML 生命周期,包括从 50 多个数据来源导入数据、使用 300 多种内置转换进行全面的数据准备以及使用自然语言查询来探索和准备数据、使用高级训练选项构建自己的自定义模型、生成和自动预测假设情景和批量推理,以及将模型部署到实时端点。
Amazon SageMaker Canvas 促进了业务分析师和数据科学团队之间的合作。在 Amazon SageMaker Canvas 中创建的所有模型都可以通过 SageMaker Studio 与数据科学家共享、查看和更新。此外,可以通过Amazon QuickSight 与业务分析师共享模型和预测。

使用案例

创建个性化、引人入胜的高质量销售和营销内容,例如社交媒体帖子、产品描述和电子邮件活动。
生成文章、博客文章和文档的简明摘要,以识别最重要的信息、突出显示关键要点并更快地提炼信息。

分析和提取各种文档(例如保险索赔、发票、费用报告或身份证件)中的信息。

使用产品消费和购买历史数据来揭示客户流失模式并预测未来有流失风险的客户。

将历史销量及需求数据与相关 Web 流量、定价、产品类别和假期数据相结合,预测库存水平