Amazon SageMaker Canvas mengumumkan kemampuan baru untuk model prakiraan deret waktu
Amazon SageMaker Canvas mengumumkan kemampuan baru untuk membangun, mengevaluasi, dan menerapkan model prakiraan deret waktu, memberikan fleksibilitas dan kemudahan penggunaan yang lebih besar untuk membangun aplikasi prakiraan. Amazon SageMaker Canvas adalah ruang kerja tanpa kode yang memberdayakan analis dan ilmuwan data warga untuk membangun, menyesuaikan, dan menerapkan model machine learning (ML) untuk menghasilkan prediksi yang akurat.
Untuk membuat model prakiraan deret waktu, SageMaker Canvas menggunakan hingga enam algoritma bawaan untuk membuat kumpulan model khusus untuk setiap item dalam deret waktu Anda, menghasilkan model yang sangat akurat. Mulai hari ini, SageMaker Canvas memberikan visibilitas ke dalam algoritma ini dan fleksibilitas untuk memilih kombinasi algoritma ini untuk membangun model prakiraan deret waktu Anda. Setelah model dibangun, SageMaker Canvas menyediakan papan peringkat dengan daftar kandidat model peringkat termasuk rekomendasi untuk model terbaik berdasarkan set data Anda dan masalah yang harus diselesaikan. Anda dapat meninjau metrik kinerja utama untuk setiap model di papan peringkat dan memilih model pilihan Anda. Model yang dipilih kemudian dapat digunakan ke dalam produksi pada titik akhir inferensi waktu nyata Amazon SageMaker untuk digunakan dalam aplikasi di luar SageMaker Canvas.
Untuk mengakses pemilihan algoritma, papan peringkat model, dan deployment langsung ke kemampuan titik akhir real-time untuk prakiraan deret waktu, keluar dan masuk kembali ke SageMaker Canvas. Kemampuan baru sekarang tersedia di semua AWS region di mana SageMaker Canvas didukung. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat dokumentasi produk SageMaker Canvas.