Veröffentlicht am: May 5, 2022
Amazon SageMaker Canvas ist eine visuelle Point-and-Click-Oberfläche, mit der Geschäftsanalysten selbst genaue ML-Vorhersagen erstellen können – ohne Erfahrung mit Machine Learning zu haben oder eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Mit SageMaker Canvas ist es einfach, auf Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese zu kombinieren, Daten automatisch zu bereinigen und eine Vielzahl von Datenanpassungen vorzunehmen sowie ML-Modelle zu entwickeln, um mit wenigen Klicks präzise Vorhersagen zu treffen.
Heute gibt Amazon SageMaker Canvas neue Datenaufbereitungsfunktionen bekannt, die das Verwalten, Erkunden und Ändern von Datensätzen vor der Entwicklung von ML-Modellen vereinfachen. Wichtigste Funktionen:
- Filtern von Zeilen zum Erkunden und Ändern von Datensätzen: Zeilen mit fehlenden Werten und Ausreißer können jetzt in der Vorschau angezeigt und entfernt werden. Sie können auch weitere Bedingungen für die Vorschau und das Entfernen von Zeilen aus Ihrem Datensatz angeben. Für numerische Datentypen können Sie z. B. Bedingungen wie größer als, kleiner als, gleich, zwischen und anderes mehr angeben. Die Liste der unterstützten Bedingungen ist je nach Datentyp unterschiedlich und ist hier dokumentiert
- Erweiterte Zeitstempelformate und Transformationen zum Extrahieren von Datum, Uhrzeit: Sie können jetzt aus der Zeitstempel-Spalte Informationen zu Datum und Uhrzeit extrahieren und neue Spalten erstellen. Auf diese Weise können Sie Ihre Zeitreihendaten einfach erstellen und umwandeln und die Transformation mit nur wenigen Klicks Ihrem Modellrezept hinzufügen. Darüber hinaus unterstützt SageMaker Canvas jetzt mehrere Zeitstempelformate, was die Arbeit mit Zeitreihendaten für Prognoseprobleme erleichtert. Eine vollständige Liste der Zeitstempelformate und Extraktionsfunktionen für Datum und Uhrzeit finden Sie hier
Zusätzlich zu den oben aufgeführten Funktionen zur Datenaufbereitung und Transformation können Sie jetzt auch Datensätze und Spalten zur einfacheren Handhabung umbenennen. Weitere Updates zur Benutzerfreundlichkeit sind verbesserte Nachrichten an den Benutzer mit empfohlenen Maßnahmen und Einblicke in die Zellenzahl von Datensätzen vor Entwicklung eines ML-Modells.
Ab heute sind die neuen Updates zur Datenaufbereitung und Benutzerfreundlichkeit in allen Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Canvas unterstützt wird. Weitere Informationen und erste Schritte finden Sie in der Dokumentation zu Amazon SageMaker Canvas und auf der Produktseite.