投稿日: Sep 28, 2023
Amazon SageMaker Canvas では、時系列予測用の機械学習 (ML) モデルをより迅速かつユーザーフレンドリーな方法で作成できるようになりました。ポイントアンドクリック式のビジュアルインターフェイスにより、ビジネスアナリストは、コードを記述したり、機械学習に関する予備知識を持っていたりしなくても、インサイトや予測のための正確な ML モデルを簡単に作成できます。Canvas は、統計アルゴリズムと機械学習アルゴリズムを組み合わせて非常に正確な予測を生成することにより、小売り、製造、金融などのセクターで使用される時系列予測を含む複数のユースケースをサポートします。
本日、Canvas は予測機能のアップグレードを導入し、精度の向上、モデルトレーニングと予測の高速化、プログラムによるアクセスのサポートを実現しました。以前のバージョンと比較して、さまざまなベンチマークデータセットで予測モデルを最大 50% 速くトレーニングできるようになり、最大 100 MB のデータバッチで平均 110 分節約できます。予測の生成も最大 45% 速くなり、750 の時系列からなる一般的なバッチの予測時間を平均 15 分短縮できます。さらに、モデルを再トレーニングしなくても、最近のデータを追加するだけで既存のモデルから予測を再生成できるようになりました。
包括的なモデル精度レポートやパフォーマンスレポートなど、API を介してモデル構築および予測機能にプログラムでアクセスできるようになりました。これらのレポートにより、データセットの属性が特定の予測にどのように影響するかをよりよく理解し、AutoML が選択する最適なモデルについてより深い洞察を得ることができます。
改善された予測は、Canvas がサポートされているすべての AWS リージョンで利用できるようになりました。予測の生成には SageMaker インスタンス料金が適用されます。詳細は、ドキュメントおよび Canvas の料金をご覧ください。