投稿日: Nov 21, 2023
Amazon DocumentDB (MongoDB 互換) が Amazon SageMaker Canvas と統合され、Amazon DocumentDB に保存されているデータを使用してノーコードで機械学習 (ML) を実行できるようになりました。お客様は、コードを 1 行も記述することなく、リグレッションや予測のニーズに合わせて機械学習モデルを構築し、基盤モデルと Amazon DocumentDB に保存されているデータを使用してコンテンツの要約や生成を行うことができます。この新しい統合により、お客様が Amazon DocumentDB のデータに接続してアクセスする際に行う差別化につながらない面倒な作業が不要になり、ノーコードエクスペリエンスで機械学習の開発を加速させることができます。
SageMaker Canvas のビジュアルインターフェイスにより、Amazon DocumentDB のお客様は、AI や機械学習の専門知識がなくても、コードを 1 行も記述しなくても、予測を生成できます。お客様は、Amazon DocumentDB コンソールから SageMaker Canvas ワークスペースを起動し、Amazon DocumentDB のデータをインポート、結合して、データの準備やモデルのトレーニングを行えるようになりました。SageMaker Canvas で Amazon DocumentDB のデータを使用して、モデルを構築して強化し、顧客離れの予測、不正行為の検出、メンテナンスが必要な障害の予測、ビジネスメトリクスの予測、コンテンツの生成を行うことができます。お客様は、SageMaker Canvas と Amazon QuickSight とのネイティブ統合を使用して、機械学習に基づくインサイトを公開してチーム間で共有できます。SageMaker Canvas のデータインジェストパイプラインは、デフォルトで Amazon DocumentDB のセカンダリインスタンスで実行されるため、アプリケーションと SageMaker Canvas のインジェストワークロードのパフォーマンスが妨げられることはありません。