SageMaker Canvas membuka ML tanpa kode dan penyiapan data berskala petabyte
Amazon SageMaker Canvas kini memberdayakan perusahaan untuk memanfaatkan potensi penuh data mereka dengan mengaktifkan dukungan set data berskala petabyte. Mulai hari ini, Anda dapat secara interaktif menyiapkan set data besar, membuat aliran data end-to-end, dan memicu eksperimen AutoML dengan skala petabyte — melampaui batas 5GB sebelumnya. Dengan 50+ konektor, antarmuka “obrolan dengan data” yang intuitif, dan dukungan petabyte, Canvas menyediakan solusi ML dengan kode rendah/tanpa kode yang dapat diskalakan untuk menangani kasus penggunaan perusahaan di dunia nyata.
Mulai hari ini, Canvas memberdayakan Anda dengan teknik pengambilan sampel baru seperti teknik acak dan bertingkat, memungkinkan sampel hingga 200 ribu baris — peningkatan sepuluh kali lipat. Ini memudahkan pengumpulan wawasan kualitas data dan memahami dampak transformasi data Anda secara interaktif sebelum memproses seluruh set data Anda, dengan memanfaatkan integrasi mulus baru kami dengan EMR Nirserver. Canvas secara otomatis menskalakan pemrosesan data lebih dari 5GB di seluruh proses pengambilan sampel, persiapan, pembuatan model, dan inferensi ke EMR Nirserver, membuka potensi prediksi penuh data Anda melalui pengalaman yang intuitif. Penggunaan EMR Nirserver dikenakan biaya harga EMR tambahan.
Dukungan petabyte baru dan pengalaman interaktif yang ditingkatkan tersedia di semua AWS Region tempat SageMaker Canvas ditawarkan.
Untuk memulai ML tanpa kode dan penyiapan set data besar, aktifkan "konfigurasi pemrosesan data besar" di domain Canvas dan profil pengguna menggunakan dokumentasi teknis kami, dan pelajari cara menggunakan kemampuan baru dari blog AWS Machine Learning. Pengguna yang ada harus memperbarui pengaturan domain SageMaker sesuai dokumentasi, keluar dari ruang kerja Canvas, dan masuk kembali untuk mengakses versi terbarunya.