Amazon SageMaker Canvas

生成准确的 ML 预测—无需代码

创建多达 10 个模型,其中包含多达 100 万个免费数据单元格

前 2 个月,通过 AWS Free Tier 使用

以可视化的点击式界面来构建 ML 模型并生成准确的预测

快速连接、访问和组合数据,并创建统一的数据集,用于训练具有自动数据清理功能的 ML 模型

自动创建 ML 模型,以便您生成准确的预测—无论是单一的还是批量的

与数据科学家共享模型和数据集,以便他们验证和进一步完善 ML 模型

Amazon SageMaker Canvas 通过为业务分析师提供可视化、点击式的界面来扩展对机器学习(ML)的访问,使他们能够自行生成准确的 ML 预测,而无需任何机器学习经验或编写任何代码。
Amazon SageMaker Canvas 概览(1:11)

工作原理

Amazon SageMaker Canvas 的工作原理

使用案例

客户流失预测

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。

优化价格和收益

使用历史需求和定价以及季节性趋势预测商品和服务的价格,为客户提供最优惠的价格,同时最大限度地提高收益。

提高准时交货率

使用订单、履行、运输和假期数据预测交付时间,以优化供应链并更高效地交付货物。

有效地计划库存

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

客户成功案例

西门子能源

西门子能源正在为社会注入活力。他们正在环境、社会和治理 (ESG) 等关键重点领域进行转型,他们的创新正在为他们的合作伙伴和员工创造不同于今天的未来。

“西门子能源的数据科学战略的核心是让所有商业用户无需数据科学专家就可以试验不同的数据源和机器学习框架,从而将机器学习的力量带给他们。这使我们能够提高能源解决方案(例如调度优化器和诊断服务)的创新和数字化速度。我们发现 Amazon SageMaker Canvas 是 Siemens Energy 机器学习工具包的绝佳补充,因为它允许商业用户执行实验,同时与数据科学团队共享和协作。协作十分重要,因为它可以帮助我们将更多的机器学习模型生产化,并确保所有模型都符合我们的质量标准和政策。” 

Davood Naderi,西门子能源工业应用数据科学团队负责人

INVISTA

INVISTA 自 2004 年起成为 Koch Industries 的附属公司,该公司在市场上推出了可用于尼龙 6,6 的专利成分和一些知名品牌(包括 CORDURA 和 ANTRON)。

“我们的业务分析师精通数据,我们需要能够让他们创建预测模型。然而,确保我们的数据科学团队了解所构建的模型也同样重要,这使他们能够根据需要提供支持和进行生产。我们预计 Amazon SageMaker Canvas 将使我们的商业用户和流程工程师能够开始处理以前由数据科学团队负责的数据科学问题。Amazon SageMaker Canvas 直观的用户界面和易于导航的选项让商业用户可以导入各种数据,从而最大限度地减少手动清理数据的需要,并且还可以应用各种算法,只需点击几下就能找到最适合数据的模型。可以通过 Amazon SageMaker Studio 轻松将代码和数据发送给数据科学团队,使他们能够将模型集成到他们的模型管理系统中,并了解整个企业范围内的模型情况。”

Caleb Wilkinson,INVISTA 首席数据科学家

宝马集团

宝马集团总部位于德国慕尼黑,是一家全球高端汽车和摩托车制造商,旗下品牌包括 BMW、BMW Motorrad、MINI 和劳斯莱斯。该公司也提供优质的金融和移动服务。

“使用人工智能作为关键技术是宝马集团数字化转型过程中不可或缺的一部分。该公司已经在整个价值链中采用 AI,使其能够为客户、产品、员工和流程创造附加价值。在过去的几年里,我们已经将许多业务价值影响力靠前的宝马集团用例工业化。我们相信 Amazon SageMaker Canvas 可以推动我们的 AI/ML 扩展到整个宝马集团。借助 SageMaker Canvas,我们的商业用户无需编写任何代码即可轻松探索和构建 ML 模型以做出准确的预测。SageMaker 还允许我们的中央数据科学团队进行协作,并在将商业用户创建的模型发布到生产之前对其进行评估。” 

Marc Neumann,宝马集团 AI 平台产品负责人

资源

教程

开始使用 SageMaker Canvas 的分步教程

博客

在 SageMaker Canvas 上使用无代码 ML 预测客户流失

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发布 SageMaker Canvas -- 可视化、无代码 ML 功能