Amazon SageMaker Canvas объявляет о новых возможностях моделей прогнозирования временных рядов
Amazon SageMaker Canvas объявляет о новых возможностях создания, оценки и развертывания моделей прогнозирования временных рядов, обеспечивающих большую гибкость и простоту использования при создании приложений для прогнозирования. Amazon SageMaker Canvas — это рабочее пространство без кода, которое позволяет рядовым аналитикам и специалистам по работе с данными создавать, настраивать и развертывать модели машинного обучения (ML) для получения точных прогнозов.
Для создания моделей прогнозирования временных рядов SageMaker Canvas использует до шести встроенных алгоритмов, которые позволяют создать собственную группу моделей высокой точности для каждого элемента временного ряда. Начиная с сегодняшнего дня SageMaker Canvas позволяет просматривать эти алгоритмы и выбирать любые их комбинации для построения модели прогнозирования временных рядов. После создания модели SageMaker Canvas предоставляет таблицу лидеров с ранжированным списком моделей-кандидатов, включая рекомендации по выбору лучшей модели на основе вашего набора данных и проблемы, которую необходимо решить. Вы можете просмотреть ключевые показатели производительности для каждой модели в таблице лидеров и выбрать модель по своему усмотрению. Затем выбранную модель можно развернуть в рабочей среде на конечной точке Вывода Amazon SageMaker в реальном времени для использования в приложениях за пределами SageMaker Canvas.
Чтобы получить доступ к выбору алгоритма, таблице лидеров моделей и прямому развертыванию функций прогнозирования временных рядов на конечных точках в реальном времени, выйдите из SageMaker Canvas и снова войдите. Новые возможности теперь доступны во всех регионах AWS, где поддерживается SageMaker Canvas. Дополнительные сведения см. в документации по продукту SageMaker Canvas.