Amazon SageMaker Autopilot

Автоматическое создание моделей машинного обучения с полной прозрачностью процесса

Amazon SageMaker Autopilot автоматически обучает и настраивает наилучшие модели машинного обучения для задач классификации или регрессии, используя характеристики ваших данных и позволяя сохранять полный контроль и прозрачность этого процесса.

Создание моделей машинного обучения традиционно требует компромисса. С одной стороны, можно вручную подготовить все компоненты, выбрать алгоритм и оптимизировать параметры модели для полного контроля за структурой модели и всех принципов, на которых она основана. Но такой подход требует очень большого опыта работы с машинным обучением. С другой стороны, при отсутствии достаточного опыта вы можете выбрать для создания модели автоматизированный метод (AutoML), который берет на себя всю грязную работу, но не позволяет контролировать процесс создания модели. Даже если созданная в AutoML модель работает нормально, вы будете меньше ей доверять, так как не имеете информации о принципах ее работы, не можете воспроизвести ее и не получаете никаких полезных выводов для использования в будущем.

Amazon SageMaker Autopilot избавляет от этого сложного выбора, позволяя автоматически создавать модели машинного обучения без всяких компромиссов. В SageMaker Autopilot достаточно предоставить набор данных в табличной форме и выбрать для прогнозирования целевую колонку, которая может содержать числовое значение (например, стоимость дома, и такая задача называется регрессией) или обозначение категории (например, маркировка спама в электронной почте, и такая задача называется классификацией). SageMaker Autopilot автоматически изучит доступные решения и выберет из них оптимальную модель. Далее в том же интерфейсе можно всего одним щелчком развернуть полученную модель в рабочей среде или последовательно изучить разные решения в Amazon SageMaker Studio, чтобы дополнительно повысить качество модели.

Принцип работы сервиса

Принцип работы сервиса — Autopilot

Преимущества

Быстрое получение моделей высокого качества

После нескольких начальных итераций Amazon SageMaker Autopilot создает рейтинг лучших по производительности моделей в среде SageMaker Studio. Здесь можно увидеть, какие компоненты данных использует каждая модель, и развернуть наиболее подходящую для конкретной ситуации.

Сохранение прозрачности и контроля

Процесс создания модели остается полностью прозрачным. Вы можете автоматически создать блокнот Amazon SageMaker Notebook для любой модели, созданной в Amazon SageMaker Autopilot. В нем будут доступны подробные сведения о создании моделей, здесь можно дополнительно настроить модель и воссоздать ее из блокнота в любой момент.

Простота развертывания

Для выбранной модели Amazon SageMaker Autopilot позволяет одним щелчком создать конвейер получения логических выводов. Конвейер получения логических выводов можно использовать напрямую в пакетном режиме или развернуть в полностью управляемый адрес SageMaker для работы в режиме реального времени.

Примеры использования

Прогнозирование цены

Модели прогнозирования цены широко применяются в финансовых сервисах, сфере недвижимости, энергетических и коммунальных компаниях для прогнозирования цен на акции, объекты недвижимости и природные ресурсы. Amazon SageMaker Autopilot позволяет прогнозировать цены и принимать взвешенные решения об инвестициях на основе данных за прошедшие периоды, таких как спрос, сезонные тенденции и стоимость других товаров.

Предсказание оттока клиентов

Оттоком клиентов называется уход существующих клиентов, которого стремится избежать любая компания. Модели, автоматически создаваемые в Amazon SageMaker Autopilot, помогают понять тенденции такого оттока. Модели предсказания оттока клиентов применяют процессы быстрого обучения к существующим данным и выявляют тенденции в новых наборах данных, позволяя получить прогноз о том, какие клиенты наиболее склонны к уходу.

Оценка риска

Для оценки риска требуется выявления и анализ потенциальных событий, которые могут негативно повлиять на отдельных людей, активы и компанию в целом. Модели, автоматически создаваемые в Amazon SageMaker Autopilot, прогнозируют риски по мере возникновения новых событий. Модели оценки риска обучаются по существующим наборам данных и помогают оптимизировать прогнозы для принятия бизнес-решений.