Publicado en: Aug 17, 2022
Amazon SageMaker Canvas admite la incorporación más rápida, lo que permite a los usuarios importar datos desde su disco local automáticamente, sin pasos adicionales. SageMaker Canvas es una interfaz visual interactiva que permite a los analistas empresariales generar predicciones de machine learning (ML) precisas por su cuenta, sin necesidad de contar con experiencia en esta tecnología o escribir líneas de código. Este servicio también facilita el acceso y la combinación de datos de diversos orígenes, limpia automáticamente los datos y crea modelos de ML para generar predicciones precisas con unos pocos clics.
SageMaker Canvas permite a los usuarios importar datos de una variedad de fuentes, incluidos Amazon S3, Amazon Redshift, Snowflake y el disco local. A partir de hoy, los usuarios pueden cargar conjuntos de datos directamente desde su disco local en SageMaker Canvas, sin necesidad de comunicarse con sus administradores, ya que los permisos requeridos están habilitados de forma predeterminada. Para los administradores, el ajuste “Habilitar permisos de Canvas” se activa al configurar un dominio. Esto le permite a SageMaker adjuntar una política de uso compartido de recursos de origen cruzado (CORS) al bucket predeterminado de Amazon S3 para cargar archivos locales. Si los administradores no quieren que los usuarios del dominio carguen archivos locales automáticamente, pueden optar por desactivar este ajuste.
La incorporación más rápida con la incorporación automática de datos desde el disco local ahora está disponible en todas las regiones de AWS donde se admite SageMaker Canvas. Para obtener más información y dar los primeros pasos, consulte la documentación y la página del producto de Amazon SageMaker Canvas.