Publicado: Dec 14, 2022
Agora você pode trazer modelos de machine learning (ML) criados em qualquer lugar para o Amazon SageMaker Canvas e gerar previsões para resolver uma ampla variedade de problemas de negócios. O SageMaker Canvas é uma interface visual que permite que os analistas de negócios gerem suas próprias previsões precisas de ML, sem precisar ter experiência em ML e sem ter que escrever nenhuma linha de código.
Atualmente, centenas de modelos de machine learning são criados e treinados usando ferramentas diferentes e em ambientes heterogêneos. Muitas vezes, as equipes de negócios poderiam se beneficiar dos modelos de machine learning já criados por cientistas de dados para resolver problemas de negócios, em vez de começar do zero. No entanto, não é fácil usar esses modelos fora dos ambientes em que estão integrados devido aos rigorosos requisitos técnicos, à rigidez das ferramentas e aos processos manuais para importar modelos. Isso força os usuários a reconstruírem frequentemente modelos de machine learning, o que resulta na duplicação de esforços, gasta tempo e recursos adicionais e limita a democratização do machine learning.
O Amazon SageMaker Canvas elimina essas limitações e o trabalho pesado necessário para importar modelos entre ambientes. A partir de hoje, os cientistas de dados agora podem compartilhar modelos de machine learning criados em qualquer lugar com analistas de negócios no SageMaker Canvas, para que as previsões possam ser geradas nesses modelos diretamente no SageMaker Canvas. Os modelos de machine learning que usam dados tabulares e criados em qualquer lugar podem ser importados para o SageMaker Canvas depois de serem registrados no Amazon SageMaker Model Registry. Além disso, os cientistas de dados podem compartilhar modelos treinados no Amazon SageMaker Autopilot e no Amazon SageMaker JumpStart para que os analistas de negócios possam gerar previsões sobre esses modelos no SageMaker Canvas. Finalmente, agora você pode compartilhar modelos criados no SageMaker Canvas com cientistas de dados usando o SageMaker Studio para análise, atualização e feedback. Os cientistas de dados podem então compartilhar seus comentários ou atualizações com você, para que possa analisar e gerar previsões sobre versões atualizadas do modelo no SageMaker Canvas.
A capacidade de gerar previsões no Amazon SageMaker Canvas em modelos importados criados em qualquer lugar agora está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o SageMaker Canvas é oferecido. Para saber mais, consulte o AWS News Blog e a documentação do produto SageMaker Canvas.