Veröffentlicht am: Nov 2, 2022
Amazon SageMaker Autopilot bietet jetzt die Möglichkeit, während der Erstellung eines AutoML-Experiments eine Eigenschaftenauswahl vorzunehmen und automatisch abgeleitete Datentypen zu ändern. So kannst du flexibel entscheiden, welche Funktionen du beim Training deiner Machine-Learning-Modelle (ML) berücksichtigen möchtest. SageMaker Autopilot erstellt, trainiert und optimiert automatisch die besten ML-Modelle basierend auf deinen Daten und ermöglicht dir gleichzeitig die vollständige Kontrolle und Sichtbarkeit.
Die Merkmale, die du in deine Daten aufnimmst, haben einen erheblichen Einfluss auf die Ergebnisse und Prognosen des Modells. SageMaker Autopilot bezieht in seine automatischen Bewertungskriterien alle Eigenschaften des hochgeladenen Datensatzes ein. Es bietet nun dem Endnutzer, der seine Daten versteht, die Möglichkeit, die gewünschten Eigenschaften auszuwählen. Ab heute kannst du beim Erstellen eines Amazon-SageMaker-Autopilot-Experiments nicht nur die Eigenschaften aus dem Trainingsdatensatz auswählen oder die Auswahl aufheben, sondern auch die Datentypen ändern, die von SageMaker Autopilot automatisch abgeleitet wurden. Diese Version bietet auch die Möglichkeit, eine Vorschau des hochgeladenen Trainingsdatensatzes anzuzeigen.
Um zu beginnen, aktualisiere Amazon SageMaker Studio auf die neueste Version und starte SageMaker Autopilot entweder über den SageMaker Studio Launcher oder über APIs. Mehr Informationen zur Aktualisierung von Studio findest du in der Dokumentation.
Diese neuen Funktionen sind nun in allen Regionen verfügbar, in denen SageMaker Autopilot verfügbar ist. Um zu beginnen, lies unter Ein Experiment mit Autopilot erstellen und in der API-Referenz von SageMaker Autopilot weiter. Mehr erfährst du auf der Produktseite von SageMaker Autopilot.