一般性问题

问:什么是 Amazon SageMaker Canvas?

Amazon SageMaker Canvas 是一种可视化、点击式的服务,它使业务分析师能够生成准确的机器学习 (ML) 预测,而无需编写任何代码,也无需 ML 专业知识。 SageMaker Canvas 可让您轻松访问和组合来自各种来源的数据,自动清理数据并应用各种数据调整,以及构建 ML 模型以通过单击生成准确的预测。您还可以轻松发布结果、解释和解读模型,以及与组织内的其他人共享模型以进行审查。

问:Amazon SageMaker Canvas 支持哪些数据源?

SageMaker Canvas 使您能够无缝发现您的账户有权访问的 AWS 数据源,包括 Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Redshift。您可以使用 SageMaker Canvas 可视化、点击式的界面来浏览和导入数据。此外,您还可以从本地磁盘拖放文件,并使用预构建的连接器从第三方源(如 Snowflake)导入数据。

问:如何验证我的数据以确认它已准备好构建模型?

Amazon SageMaker Canvas 提供数据分析功能,可快速检查您的数据是否已准备好进行机器学习。SageMaker Canvas 可使用您的数据子集快速构建模型。如果模型构建成功,则可以使用完整数据集构建准确的模型。 数据分析功能还提供估计的模型分数和列影响分析,显示每一列对预测的相对影响以及列之间的相互关联。如果数据集中的列对预测的影响较小,您可以选择在构建 ML 模型之前排除该列。

问:如何构建 ML 模型以生成准确的预测?

连接数据源、选择数据集并准备好数据后,您就可以选择要预测的目标列以启动模型创建作业。  Amazon SageMaker Canvas 将自动识别问题类型,生成新的相关特征,使用 ML 技术(例如线性回归、逻辑回归、深度学习、时间序列预测和梯度提升)测试一组全面的预测模型,并构建基于您的数据集进行准确预测的模型。

问:构建模型需要多长时间? 如何在模型创建过程中监控进度?

构建模型所需的时间取决于数据集的大小和所选的构建模型。小型数据集可能需要不到 5 分钟,大型数据集可能需要几个小时。随着模型构建的进行,Amazon SageMaker Canvas 会提供更新和预计完成时间。

问:如何进行预测?

要进行单个预测,请转到“单个预测”选项卡,输入值,Amazon SageMaker Canvas 将向您显示预测。您还可以使用滑块和下拉菜单来更改输入值,以查看对预测的影响。要对多个观测值或多行数据进行预测,请转到“批量预测”选项卡,拖放包含您的观测值的 CSV 文件,SageMaker Canvas 将创建一个带有预测值的新 CSV 文件。

问:我可以使用我的 Amazon SageMaker Canvas 模型从 SageMaker Canvas 之外的应用程序进行预测吗?

Amazon SageMaker Canvas 提供了可用于应用程序进行预测的参考代码。SageMaker Canvas 提供 Python、curl、Java 和 Node.js 的参考代码。

问:我如何向其他人解释我的模型?

Amazon SageMaker Canvas 提供列影响分析,解释数据集中的每一列对模型的影响。SageMaker Canvas 还提供了其他指标,可让您了解模型性能。此外,您还可以在生成预测时查看列影响,确定哪些列对每个预测的影响最大。

问:Amazon SageMaker Canvas 在哪些区域提供?

Amazon SageMaker Canvas 在美国东部(俄亥俄)、美国东部(弗吉尼亚北部)、美国西部(俄勒冈)、欧洲(法兰克福)、欧洲(爱尔兰)和亚太地区(东京)AWS 区域提供。

问:如何开始使用 Amazon SageMaker Canvas?

您可以通过 AWS 管理控制台创建 SageMaker 域并启动 SageMaker Canvas 来访问 Amazon SageMaker Canvas。在控制台中设置 SageMaker Canvas 后,您或您的 IT 管理员还可以配置单点登录,以使用户无需访问控制台即可启动 SageMaker Canvas。

Amazon SageMaker Canvas 定价
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无需预付承诺或长期合同即可开始使用 Amazon SageMaker Canvas。

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