Publicado: Sep 29, 2022
Agora, o Amazon SageMaker Canvas oferece suporte a funções matemáticas e operadores para enriquecer a exploração de dados, permitindo a definição de novos recursos nos dados. O SageMaker Canvas é um serviço visual de apontar e clicar que permite que os analistas de negócios gerem suas próprias previsões precisas de ML, sem precisar ter experiência de machine learning e sem ter que escrever nenhuma linha de código.
O SageMaker Canvas oferece suporte a diversas transformações de dados para filtrar, associar e modificar conjuntos de dados, além de visualizações avançadas para compreender as relações entre variáveis nos dados. A partir de hoje, você pode usar funções matemáticas e operadores lógicos com essas transformações de dados para compreender melhor sua distribuição antes de criar modelos de ML. Os resultados dessas funções e operadores permitem criar novos recursos que podem ser visualizados para atributos específicos. As funções matemáticas oferecidas incluem adição, subtração, multiplicação, divisão, média, desvio padrão, variação, exponenciação e log. Além disso, o SageMaker Canvas permite operadores lógicos, como instruções if-then-else, para definir condições lógicas e oferece a flexibilidade de aprimorar a compreensão, a distribuição e a exploração de dados.
Com esse novo recurso, o SageMaker Canvas ativou a categorização (binning), uma técnica de pré-processamento de dados. A categorização é um método que agrupa valores numéricos ou categóricos relacionados em um número menor de conjuntos, denominados categorias (bins). Por exemplo, se você tem um conjunto de dados de controle de móveis, pode agrupá-los em categorias diferentes como móveis de escritório, sala de estar ou dormitório. A categorização ajuda a identificar valores discrepantes ou inválidos e reduz a não linearidade em conjunto de dados, aumentando assim a precisão de modelos de ML.
A capacidade de definir novos recursos usando funções matemáticas e operadores, e usar esses recursos para distribuir dados em categorias lógicas separadas já está disponível em todas as regiões da AWS em que o SageMaker Canvas é oferecido. Para saber mais sobre o SageMaker Canvas e começar a usá-lo, consulte a página de produto e a documentação técnica.