Amazon SageMaker Canvas ora supporta l'importazione dei flussi di dati e una preparazione più rapida dei dati per il machine learning
Amazon SageMaker Data Wrangler in Amazon SageMaker Canvas ora supporta l'importazione di flussi di dati da Amazon SageMaker Studio Classic, nonché una preparazione dei dati più rapida e flessibile per il machine learning (ML). Con l'ultima versione di SageMaker Data Wrangler in SageMaker Canvas, ora puoi importare i dati da S3 più facilmente con delimitatori personalizzati e più opzioni di campionamento e preparare i dati con prestazioni migliorate. Inoltre, puoi convalidare le trasformazioni più velocemente ed eseguire facilmente l'iterazione delle ricette di dati. Puoi importare i flussi di dati da SageMaker Studio Classic per usufruire delle più recenti funzionalità di preparazione dei dati e ottimizzazioni in SageMaker Canvas.
L'aggregazione, l'analisi e la trasformazione di grandi quantità di dati costituiscono l’aspetto più dispendioso in termini di tempo di un progetto di machine learning a causa della natura altamente iterativa e ripetitiva del processo. Questi miglioramenti consentono di importare dati con diversi metodi di campionamento, ad esempio top-k, casuale o stratificato, e regolare la dimensione del campione e il metodo di campionamento in base alle necessità per ottenere un campione rappresentativo. Puoi trasformare i dati con una latenza inferiore, convalidare rapidamente l'impatto delle trasformazioni sulla dimensione dei dati e riorganizzare le fasi del flusso di lavoro in base alle esigenze. Inoltre, puoi copiare una ricetta di dati e sostituire le origini dati per riutilizzarla per diversi set di dati e modelli. Infine, ma non meno importante, puoi importare con un clic tutti i flussi di dati esistenti da SageMaker Data Wrangler in SageMaker Studio Classic a SageMaker Canvas o importare manualmente flussi di dati specifici tramite S3 o caricamenti di file locali.
Queste nuove funzionalità di preparazione dei dati migliorate sono disponibili in tutte le regioni AWS in cui SageMaker Canvas è supportato. Per ulteriori informazioni, consulta il blog e la documentazione tecnica di AWS.