Veröffentlicht am: Jan 11, 2023
Amazon SageMaker Canvas bietet jetzt ein bis zu dreimal schnelleres Trainieren für Machine Learning (ML)-Modelle und ermöglicht so ein schnelles Prototyping und eine schnellere Wertschöpfung bei den Geschäftsergebnissen. Amazon SageMaker Canvas ist eine visuelle Point-and-Click-Benutzeroberfläche, mit der Geschäftsanalysten eigenständig genaue ML-Prognosen erstellen können – ohne Erfahrung mit Machine Learning zu haben oder Code schreiben zu müssen.
Mit SageMaker Canvas können Sie Modelle anhand von „Quick Build“, bei dem die Geschwindigkeit im Vordergrund steht, oder mit „Standard Build“, bei dem die Genauigkeit im Vordergrund steht, erstellen. Beide diese Methoden bieten Ihnen ein vollständig trainiertes Modell mit Feature Importance, wodurch die Auswirkungen der einzelnen Features in den Daten auf das Ergebnis Ihres Modells erläutert werden.
Dank der verbesserten Leistungsoptimierung sind Quick-Build-Modelle jetzt bis zu dreimal schneller und Standard-Build-Modelle bis zu zweimal schneller als frühere Ausführungen. Aufgrund der schnelleren Modellerstellung können Sie ein Quick-Build-Modell jetzt in ungefähr 7 Minuten und ein Standard-Build-Modell in ungefähr 75 Minuten für Datensätze mit einer Größe von bis zu 100 MB erstellen. Das beschleunigte Trainieren von Modellen ermöglicht Ihnen jetzt, schnell Prototypen zu erstellen und zu experimentieren, was zu einer schnelleren Wertschöpfung bei der Generierung von Prognosen mit SageMaker Canvas führt.
Das schnellere Trainieren ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Canvas derzeit unterstützt wird. Weitere Informationen finden Sie auf der Canvas-Produktseite.