Amazon SageMaker Canvas aggiunge nuove funzionalità di preparazione dei dati e aggiornamenti di usabilità
Amazon SageMaker Canvas è un'interfaccia visiva point-and-click che consente agli analisti aziendali di generare autonomamente previsioni ML accurate, senza richiedere alcuna esperienza di apprendimento automatico o dover scrivere una sola riga di codice. SageMaker Canvas semplifica l'accesso e la combinazione di dati provenienti da una varietà di fonti, la pulizia automatica dei dati e l'applicazione di una serie di regolazioni dei dati e la creazione di modelli ML per generare previsioni accurate con pochi clic.
Oggi, Amazon SageMaker Canvas annuncia nuove funzionalità di preparazione dei dati che semplificano la gestione, l'esplorazione e la modifica dei set di dati prima di creare modelli ML. Le funzionalità principali includono:
- Filtrare le righe per esplorare e modificare i set di dati: ora puoi visualizzare in anteprima e rimuovere le righe con valori mancanti e valori anomali. Puoi anche specificare condizioni aggiuntive per visualizzare in anteprima e rimuovere le righe dal tuo set di dati. Ad esempio, per i tipi di dati numerici, è possibile specificare condizioni quali maggiore, minore, uguale a, intermedio e maggiore. L'elenco delle condizioni supportate varia in base al tipo di dati ed è documentato qui
- Formati e trasformazioni del timestamp espansi per estrarre data e ora: ora puoi estrarre informazioni su data e ora dalla colonna timestamp e creare nuove colonne. Ciò semplifica la preparazione e la trasformazione dei dati delle serie temporali e l'aggiunta della trasformazione alla ricetta del modello con pochi clic. Inoltre, SageMaker Canvas ora supporta diversi formati di timestamp che semplificano il lavoro con i dati delle serie temporali per problemi di previsione. Per un elenco completo dei formati di timestamp e delle funzionalità di estrazione di data e ora, consulta qui
Oltre alle funzionalità di preparazione e trasformazione dei dati sopra elencate, ora puoi rinominare set di dati e colonne per facilitarne l'uso. Altri aggiornamenti sull'usabilità includono una migliore visualizzazione dei messaggi rivolti all'utente con azioni consigliate e la visibilità del conteggio delle celle del set di dati prima di creare un modello ML.
A partire da oggi, i nuovi aggiornamenti sulla preparazione dei dati e sull'usabilità sono disponibili in tutte le regioni in cui Amazon SageMaker Canvas è supportato. Per saperne di più e iniziare, consulta la documentazione e la pagina del prodotto di Amazon SageMaker Canvas.