게시된 날짜: Nov 21, 2023
이제 Amazon DocumentDB(MongoDB 호환)는 Amazon SageMaker Canvas와 통합되어 Amazon DocumentDB에 저장된 데이터를 사용한 노코드 기계 학습(ML)을 지원합니다. 고객은 이제 코드를 한 줄도 작성하지 않고도 Amazon DocumentDB에 저장된 데이터를 사용하여 회귀 및 예측 요구 사항에 맞는 기계 학습(ML) 모델을 손쉽게 구축하고 콘텐츠 요약 및 생성을 위한 파운데이션 모델을 사용할 수 있습니다. 새로운 통합 덕분에 고객은 Amazon DocumentDB의 데이터에 연결하고 액세스할 때 획일화된 작업 부담을 줄이고 노코드 경험으로 ML 개발을 가속화할 수 있습니다.
SageMaker Canvas는 Amazon DocumentDB 고객이 AI/ML 전문 지식이나 코드 작성 없이도 예측을 생성할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공합니다. 이제 고객은 Amazon DocumentDB 콘솔에서 SageMaker Canvas 워크스페이스를 시작하고, 데이터 준비 및 모델 훈련을 위해 Amazon DocumentDB 데이터를 가져와 조인할 수 있습니다. SageMaker Canvas에서 Amazon DocumentDB의 데이터를 사용하여 고객 이탈을 예측하고, 사기를 탐지하고, 유지 관리 장애를 예측하고, 비즈니스 지표를 예측하고, 콘텐츠를 생성하는 모델을 구축 및 강화할 수 있습니다. 고객은 이제 SageMaker Canvas와 Amazon QuickSight의 기본 통합을 사용하여 ML 기반 인사이트를 게시하고 팀 간에 공유할 수 있습니다. SageMaker Canvas의 데이터 모으기 파이프라인은 기본적으로 Amazon DocumentDB 보조 인스턴스에서 실행되므로, 애플리케이션 및 SageMaker Canvas 수집 워크로드의 성능이 저하되지 않습니다.