Publié le: Sep 28, 2023

Amazon SageMaker Canvas propose désormais un moyen plus rapide et plus convivial de créer des modèles de machine learning (ML) pour les prévisions de séries chronologiques. Grâce à son interface visuelle de type pointer-cliquer, les analystes d'entreprise peuvent facilement élaborer des modèles de machine learning précis pour obtenir des informations et des prédictions sans avoir à écrire de code ni posséder au préalable de connaissances en ML. Canvas prend en charge de nombreux cas d'utilisation (notamment les prévisions de séries chronologiques utilisées dans les secteurs du commerce, de la fabrication et de la finance) en combinant des algorithmes statistiques et de ML pour générer des prévisions très fiables. 

Des améliorations viennent d'être apportées à ses capacités de prévision afin de les faire gagner en précision, d'accélérer l'entraînement des modèles et les prévisions, et de prendre en charge l'accès programmatique. Vous pouvez désormais entraîner un modèle de prévision 50 % plus vite qu'avec les versions précédentes sur différents jeux de données de référence, ce qui permet de gagner en moyenne 110 minutes pour des lots de données de 100 Mo maximum. La génération de prédictions est également jusqu'à 45 % plus rapide, ce qui réduit le temps de prévision de 15 minutes en moyenne pour un lot typique de 750 séries chronologiques. En outre, vous pouvez maintenant régénérer des prédictions à partir d'un modèle existant en ajoutant des données récentes, sans avoir à réentraîner le modèle.

Accédez par programmation aux fonctions de création de modèles et de prédiction au moyen d'API, pour bénéficier notamment de rapports complets sur la précision et les performances des modèles. Ces rapports vous permettent de mieux comprendre comment les attributs des jeux de données affectent certaines prévisions et d'obtenir des informations plus approfondies sur les modèles optimaux sélectionnés par AutoML.

Les prévisions améliorées sont désormais disponibles dans toutes les régions AWS où Canvas est pris en charge. Des frais d'instance SageMaker s'appliquent pour générer des prévisions. Pour en savoir plus, consultez la documentation et la tarification de Canvas.