Amazon SageMaker Canvas ประกาศความสามารถใหม่สำหรับโมเดลการพยากรณ์ตามชุดเวลา
Amazon SageMaker Canvas ประกาศความสามารถใหม่ในการสร้าง ประเมิน และใช้โมเดลการพยากรณ์ตามชุดเวลา ซึ่งช่วยให้สร้างแอปพลิเคชันการพยากรณ์ได้ง่ายขึ้นและมีความยืดหยุ่นมากขึ้น Amazon SageMaker Canvas เป็นพื้นที่ทำงานแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่จะช่วยให้นักวิเคราะห์และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลพลเมืองสามารถสร้าง ปรับแต่ง และใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) เพื่อสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ
ในการสร้างโมเดลการพยากรณ์ตามชุดเวลา SageMaker Canvas จะใช้อัลกอริทึมในตัวสูงสุด 6 ตัวเพื่อสร้างชุดโมเดลที่กำหนดเองสำหรับแต่ละรายการในชุดเวลาของคุณ ซึ่งส่งผลให้เกิดโมเดลที่แม่นยำสูง ตั้งแต่วันนี้เป็นต้นไป SageMaker Canvas จะให้การมองเห็นอัลกอริทึมเหล่านี้และความยืดหยุ่นในการเลือกชุดอัลกอริทึมดังกล่าวเพื่อสร้างโมเดลการพยากรณ์ตามชุดเวลาของคุณ เมื่อสร้างโมเดลแล้ว SageMaker Canvas จะแสดงลีดเดอร์บอร์ดที่มีรายการตัวเลือกโมเดลที่ได้รับการจัดอันดับ รวมถึงคำแนะนำสำหรับโมเดลที่ดีที่สุดตามชุดข้อมูลของคุณและปัญหาที่จะแก้ไข คุณสามารถดูตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญสำหรับแต่ละโมเดลได้ในลีดเดอร์บอร์ดและเลือกโมเดลที่คุณต้องการ จากนั้น คุณจะสามารถนำโมเดลที่เลือกไปใช้ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงบนตำแหน่งข้อมูลการอนุมานแบบเรียลไทม์ของ Amazon SageMaker เพื่อใช้ในแอปพลิเคชันนอก SageMaker Canvas
หากต้องการเลือกอัลกอริทึม ดูลีดเดอร์บอร์ดสำหรับโมเดล และนำโมเดลไปใช้โดยตรงกับความสามารถของตำแหน่งข้อมูลแบบเรียลไทม์สำหรับการพยากรณ์ตามชุดเวลา ให้ออกจากระบบและกลับเข้าสู่ระบบ SageMaker Canvas ความสามารถใหม่นี้พร้อมให้ใช้งานใน AWS Region ทุกแห่งที่รองรับ SageMaker Canvas ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่เอกสารประกอบสำหรับผลิตภัณฑ์ SageMaker Canvas