게시된 날짜: May 5, 2022
Amazon SageMaker Canvas는 시각적 포인트 앤 클릭 인터페이스로, 비즈니스 분석가가 기계 학습 경험이나 한 줄의 코드 작성 없이 정확한 ML 예측을 스스로 생성할 수 있도록 합니다. SageMaker Canvas를 사용하면 다양한 소스의 데이터에 쉽게 액세스 및 결합하고, 데이터를 자동으로 정리하고 다양한 데이터 조정을 적용하고, 기계 학습 모델을 구축하여 클릭 몇 번으로 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
오늘 Amazon SageMaker Canvas에서 ML 모델을 구축하기 전에 데이터 집합을 더 쉽게 관리, 탐색 및 수정할 수 있는 새로운 데이터 준비 기능을 발표합니다. 다음과 같은 주요 기능이 포함됩니다.
- 데이터 집합 탐색 및 수정을 위한 행 필터링: 이제 누락된 값과 이상 값이 있는 행을 미리 보고 제거할 수 있습니다. 추가 조건을 지정하여 데이터 집합에서 행을 미리 보고 제거할 수도 있습니다. 예를 들어 숫자 데이터 유형의 경우 초과, 미만, 같음, 사이, 이상 같은 조건을 지정할 수 있습니다. 지원되는 조건 목록은 데이터 유형에 따라 다르며 여기에 설명됨
- 날짜, 시간을 추출하기 위한 확장된 타임스탬프 형식 및 변환: 이제 타임스탬프 열에서 날짜 및 시간 정보를 추출하고 새 열을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 시계열 데이터를 쉽게 준비 및 변환하고 몇 번의 클릭으로 모델 레시피에 변환을 추가할 수 있습니다. 또한 SageMaker Canvas는 이제 여러 타임스탬프 형식을 지원하므로 문제 예측을 위한 시계열 데이터로 쉽게 작업할 수 있습니다. 타임스탬프 형식 및 날짜, 시간 추출 기능의 전체 목록을 보려면, 여기 참조
위에 나열된 데이터 준비 및 변환 기능 외에도 이제 사용하기 쉽도록 데이터 집합과 열의 이름을 바꿀 수 있습니다. 기타 사용성 업데이트에는 권장 조치가 포함된 개선된 사용자 대면 메시지와 ML 모델을 구축하기 전 데이터 집합 셀 수에 대한 가시성이 포함됩니다.
새로운 데이터 준비 및 사용성 업데이트는 Amazon SageMaker Canvas가 지원되는 모든 리전에서 오늘부터 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보고 시작하려면 Amazon SageMaker Canvas 설명서 및 제품 페이지를 참조하세요.