SageMaker Canvas とは何ですか?
Amazon SageMaker Canvas はコーディング不要のビジュアルインターフェイスであり、データの準備、高精度の ML モデルの構築とデプロイを可能にし、統一された環境でエンドツーエンドの ML ライフサイクルを合理化します。SageMaker Data Wrangler が提供するポイントアンドクリック操作と自然言語を使用して、ペタバイト規模でデータを準備および変換できます。AutoML の機能を活用して、SageMaker Autopilot がサポートする回帰、分類、時系列予測、自然言語処理、コンピュータービジョン用のカスタム ML モデルを自動的に構築できます。また、数回クリックするだけで、Amazon Bedrock と SageMaker JumpStart から基盤モデルにアクセスし、評価し、ファインチューニングし、デプロイすることができます。Canvas はチーム間のコラボレーションを促進し、生成されたコードの透明性を高め、モデルのバージョニングとアクセス制御を通じてガバナンスを保証します。Canvas を使用すると、コーディングの専門知識に関係なく、ビジネスニーズに合わせてカスタム ML モデルをすばやく構築したり、基盤モデルをファインチューニングしたりすることで、イノベーションを加速し、生産性を高めることができます。
SageMaker Canvas のメリット
ML ライフサイクル全体にわたって構築します
Data Wrangler によるデータ準備や Autopilot による AutoML モデルトレーニングなど、エンドツーエンドの機械学習機能をすべて、視覚的なノーコードインターフェイスから活用します。
1
自然言語とポイントアンドクリックによってペタバイトスケールでデータを準備
- Amazon S3、Athena、Redshift、Snowflake、Databricks など、50 以上のソースからのデータにアクセスし、インポートします
- 300 種類以上の事前構築済みの分析と変換により、データ品質とモデルパフォーマンスを改善します
- 自然言語を利用してデータを分析し、変換します
- 直感的なローコード / ノーコードインターフェースで、データパイプラインを視覚的に構築および調整できます
- 数回のクリックでペタバイトサイズのデータにスケーリングします
2
複数の問題タイプにわたってモデルをトレーニングおよび評価
- AutoML の機能を活用して、特定のユースケースに合わせてモデルを自動的に探索して最適化します
- 数回クリックするだけで、リグレッション、分類、時系列予測、自然言語処理、コンピュータービジョン用のモデルをトレーニングし、基盤モデルをファインチューニングできます
- 客観的メトリクス、データ分割、アルゴリズム選択やハイパーパラメーターなどのモデル制御の柔軟なオプションでモデルトレーニングをカスタマイズします
- インタラクティブな可視化とモデルの説明により、モデルのパフォーマンスに関する洞察を得ます
- モデルリーダーボードから最もパフォーマンスの高いモデルを選択し、生成されたコードをエクスポートしてさらにカスタマイズします
3
大規模に正確な予測を生成 - バッチまたはリアルタイム
- インタラクティブな予測と what-if 分析をアプリケーション内で直接実行します
- ワンクリックで SageMaker エンドポイントにモデルをデプロイしてリアルタイムで推論するか、バッチ予測をアドホックまたは自動スケジュールで実行します
- SageMaker モデルレジストリにモデルを登録することで、ガバナンスとバージョン管理を確保します
- Amazon SageMaker Studio とモデルをシームレスに共有して、高度なカスタマイズとコラボレーションを実現します
- Amazon QuickSight を使用して予測を可視化し、利害関係者と共有して意思決定を強化します
基盤モデルを使用して構築
- タスクに最適な基盤モデルを簡単に比較して選択できます
- 数回クリックするだけで、ビジネスユースケース向けにラベル付けされたトレーニングデータセットを使用して基盤モデルをファインチューニングします
