Amazon SageMaker Canvas
Görsel bir arabirim kullanarak kod gerekmeden son derece hassas ML modelleri oluşturun
SageMaker Canvas nedir?
Amazon SageMaker Canvas, verileri petabayt ölçeğinde dönüştürmenize ve prodüksiyona hazır makine öğrenimi (ML) modelleri kodlama yapmadan oluşturmanıza, değerlendirmenize ve dağıtmanıza olanak tanır. Birleştirilmiş ve güvenli bir kurumsal ortamda uçtan uca ML yaşam döngüsünü kolaylaştırır. Amazon Q Geliştirici artık SageMaker Canvas'ta mevcut olduğundan, konuşma sohbeti kullanarak ML yolculuğunuz boyunca veri hazırlamadan model dağıtımına kadar rehberlik alabilirsiniz
Canvas, ekipler arasında iş birliğini teşvik eder, oluşturulan koda şeffaflık sunarak model sürüm oluşturma ve erişim denetimleri yoluyla yönetişimi sağlar. SageMaker Canvas ile, tüm beceri seviyelerinde ve kodlama uzmanlığından bağımsız olarak ML geliştirmeyi demokratikleştirerek inovasyonu hızlandırabilir ve iş sorunlarını daha hızlı çözebilirsiniz.
SageMaker Canvas Avantajları
Makine öğrenimi yaşam döngüsü içerisinde kalın
Veri hazırlama için Data Wrangler ve Autopilot ile AutoML model eğitimi de dahil olmak üzere, tamamen görsel ve kodsuz bir arayüz aracılığıyla uçtan uca makine öğrenimi yeteneklerinden yararlanın. Makine öğrenimi modelleri oluşturmak için üretken yapay zeka destekli yardım almak için de Amazon Q Geliştirici’yi kullanabilirsiniz. Hedefinizi doğal dilde belirttiğinizde, Q Geliştirici onu parçalara ayıracak ve bir dizi ML görevine çevirecektir. Q Geliştirici daha sonra ML problem türünü tanımlama, veri hazırlama ve modelinizi oluşturma, değerlendirme ve dağıtma konusunda size rehberlik edecektir.
1

Verilerinizi Petabyte Ölçeğinde Görsel Olarak Hazırlayın
- Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake ve Databricks dahil olmak üzere 50'den fazla kaynaktan verilere erişin ve verileri içe aktarın
- 300'den fazla önceden oluşturulmuş analiz ve dönüşümle veri kalitesini ve model performansını iyileştirin
- Sezgisel, düşük kodlu/kodsuz bir arayüzle veri işlem hatlarınızı görsel olarak oluşturun ve iyileştirin
- Birkaç tıklamayla petabayt boyutundaki verilere ölçeklendirin
2

Amazon Q Geliştirici ile Sohbet Rehberli ML Geliştirme
- İş sorununuzu doğal bir dilde tanımlayın ve Amazon Q Geliştirici’nin bir sohbet arayüzü kullanarak tüm ML süreci boyunca size bir çözüm için rehberlik etmesine izin verin
- Q Geliştirici sorunları eyleme geçirilebilir ML görevlerine ayırır ve veri hazırlama, model oluşturma, değerlendirme ve dağıtım konularında yardımcı olur
- ML terimleri, verileriniz ve modelleriniz hakkında sorular sorun ve cevaplar alın
- Q Geliştirici, görevleri kendi başınıza yürütmek için tam kontrole izin verirken gelişmiş veri hazırlama ve model oluşturma tekniklerini uygular
3

Çoklu Problem Türlerinde Modelleri Eğitin ve Değerlendirin
- Özel kullanım durumunuza uygun modelleri, otomatik olarak keşfetmek ve optimize etmek için AutoML'nin gücünden yararlanın
- Sadece birkaç tıklamayla regresyon, sınıflandırma, zaman serisi tahmini, doğal dil işleme, bilgisayarlı görü ve altyapı modellerini ince ayarlamak için modelleri eğitin
- Model eğitiminizi hedef ölçümler, veri bölmeleri, algoritma seçimi ve hiper parametreler gibi model denetimleri için esnek seçeneklerle özelleştirin
- Etkileşimli görselleştirmeler ve model açıklamalarıyla model performansı hakkında öngörüler elde edin
- Bir model puan tablosundan en iyi performans gösteren modeli seçin ve daha fazla özelleştirme için oluşturulan kodu dışa aktarın
4

Toplu veya Gerçek Zamanlı Ölçekte Doğru Tahminler Oluşturun
- Doğrudan uygulama içinde etkileşimli tahminler ve olasılık analizleri gerçekleştirin
- Gerçek zamanlı çıkarım için modelleri tek bir tıklamayla bir SageMaker uç noktasına dağıtın ya da toplu tahminleri geçici olarak veya otomatik zamanlamalarla çalıştırın
- Modelleri SageMaker Model Kayıt Defteri'ne kaydederek yönetişim ve sürüm denetimi sağlayın
- Gelişmiş özelleştirme ve iş birliği için Amazon SageMaker Stüdyosu ile modelleri sorunsuz bir şekilde paylaşın
- Gelişmiş karar verme için Amazon QuickSight'ı kullanarak tahminleri görselleştirin ve paydaşlarla paylaşın
İş birliği yapın ve yönetişimi sağlayın
Ekipler arasındaki iş birliğini güçlendirirken makine öğrenimi olanağı sağlayın. Yönetişim ve MLOps için model paylaşımını ve diğer AWS hizmetleri ile entegrasyonu etkinleştirin.
1

Ekipler Arası İş birliği ve Bilgi Paylaşımını Teşvik Edin
- SageMaker Stüdyosu ile kolay model paylaşımı sayesinde veri bilimcileriyle ve uzmanlarla iş birliği yapın
- Tahminler oluşturmak için Canvas çalışma alanında veri bilimcileri tarafından oluşturulan modelleri kullanın
- Otomatik olarak oluşturulan not defterleri sayesinde kod şeffaflığı ile güveni artırın
- Amazon QuickSight panoları aracılığıyla modelleri, tahminleri ve öngörüleri paydaşlarla paylaşın
- Sürüm kontrolünü ve model geçmiş takibini sürdürün, ekipler arasında tekrarlanabilirlik ve izlenebilirlik sağlayın
2

Yönetişim ve MLOps En İyi Uygulamalarını Sağlayın
- Güvenli model yönetimi için ayrıntılı kullanıcı düzeyinde izinler ve erişim denetimleri uygulayın
- Tek oturum açma (SSO) özellikleriyle kesintisiz kimlik doğrulamayı etkinleştirin
- Modelleri SageMaker Model Kayıt Defteri'ne kaydederek model yönetişimi ve sürüm oluşturmaya bağlı kalın
- Daha fazla özelleştirme ve entegrasyon için model kayıt defterlerini dışa aktararak MLOps işlem hatlarını kolaylaştırın
- Otomatik kapanma özellikleriyle maliyetleri ve kaynak kullanımını optimize edin
Altyapı modelleriyle oluşturun
- Göreviniz için en uygun altyapı modelini kolayca karşılaştırın ve seçin
- Birkaç tıklamayla iş kullanım durumları için etiketli eğitim veri kümenizi kullanarak altyapı modellerinde ince ayar yapın

Üretici yapay zekanızdan yararlanın
- Özel çıktılar oluşturmak için Amazon Kendra'da depolanan kendi belgelerinizi ve bilgi tabanlarınızı sorgulayın
- Etkileşimli görselleştirmeler, model açıklamaları ve puan tabloları ile model performansı hakkında öngörüler elde edin
- Gerçek zamanlı SageMaker uç noktalarına en uygun altyapı modellerini üretim aşamasına getirin ve dağıtın

Kullanım örnekleri
Müşteriler
Dakikalar içinde yapay zeka destekli öngörüler oluşturmak üzere kullanıma hazır FM'lere ve tahmine dayalı modellere erişin veya özel modeller oluşturun.