Amazon SageMaker Canvas özellikleri

Görsel bir arabirim kullanarak kod gerekmeden son derece hassas ML modelleri oluşturun

Amazon Q Geliştirici ile sohbet odaklı ML geliştirme

Amazon Q Geliştirici, iş zorlukları ve ML modelleri arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olur. İş sorunlarını ustalıkla adım adım ML iş akışlarına çevirir ve teknik olmayan bir dil kullanarak ML terimlerini açıklar.

Amazon Q Geliştirici, veri hazırlamadan ML modelleri oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya kadar model geliştirmenin her adımında kullanıcılara ustalıkla rehberlik eder. Bir sohbet arayüzü kullanan Amazon Q Geliştirici bağlamsal yardım sağlar ve kullanıcıların üretime hazır ML modelleri oluşturmak için uçtan uca ML iş akışında gezinmelerine yardımcı olur.

Amazon Q Geliştirici’nin deterministik işlem hattı oluşturucusu ve gelişmiş AutoML teknikleri, model oluşturmada tekrarlanabilirliği ve doğruluğu destekler. Q Geliştirici, kullanıcıları gelişmiş veri bilimi yetenekleriyle güçlendirerek, model yardımcı programına olan güveni korurken hızlı denemeler sağlar.

Amazon Q Geliştirici, orijinal ve dönüştürülmüş veri kümeleri gibi yapıtların yanı sıra doğal dil kullanılarak oluşturulan veri hazırlama işlem hatlarını korur. Ek olarak, Q Geliştirici kullanılarak oluşturulan modeller SageMaker Model Kayıt Defteri'ne kaydedilebilir ve model not defterleri daha fazla özelleştirme ve entegrasyon için dışa aktarılabilir.

Verileri Hazırlayın

SageMaker Canvas, 50'den fazla veri kaynağına bağlanır veya ML modelinizi eğitmek için yerel dosyalar yükleyebilirsiniz. Tablo, görüntü veya metin verileri desteklenir. Ayrıca SQL kullanarak veri kaynakları için sorgular yazabilir veya verileri CSV, Parquet, ORC ve JSON gibi çeşitli dosya biçimlerinde ve veri tabanı tablolarında doğrudan içe aktarabilirsiniz.
SageMaker Canvas kodsuz arabirimi aracılığıyla yerleşik veya özel görselleştirmeleri kullanarak verileri keşfedebilir, görselleştirebilir ve analiz edebilirsiniz. Tek bir tıklamayla veri kümesinin eksik değerler veya yinelenen satırlar içermemesini sağlamak gibi veri kalitesini doğrulamak ve ayrıca aykırı değerler, sınıf dengesizliği ve veri sızıntısı gibi anormallikleri tespit etmek için hem Veri Kalitesi hem de Öngörü raporunu oluşturabilirsiniz.
SageMaker Canvas, 300'den fazla önceden oluşturulmuş PySpark tabanlı veri dönüştürme seçeneği sunar, böylece verilerinizi tek bir kod satırı yazmadan dönüştürebilirsiniz. Alternatif olarak, verilerinizi hazırlamak için altyapı modeli destekli sohbet arabirimini kullanabilirsiniz.
SageMaker Canvas, verilerinizi hızlı bir şekilde işlemek ve veri kümeleri arasında veri hazırlamayı ölçeklendirmek, bunu bir SageMaker Studio not defterine aktarmak veya SageMaker İşlem Hatları'yla entegre etmek için bir veri hazırlama iş akışını başlatmayı veya planlamayı kolaylaştırır.

ML Modellerine Erişin ve Modelleri Geliştirin

SageMaker Canvas kodsuz arabirimi aracılığıyla, şirket verilerinizi kullanarak otomatik olarak özel ML modelleri oluşturabilirsiniz. Verilerinizi seçip hazırladıktan ve ne tahmin etmek istediğinizi belirledikten sonra, SageMaker Canvas problem türünü tanımlar, problem türüne göre yüzlerce ML modelini test eder (doğrusal regresyon, lojistik regresyon, derin öğrenme, zaman serisi tahmini ve gradyan yükseltme gibi ML tekniklerini kullanarak) ve veri kümenize göre en doğru tahminleri yapan özel bir model oluşturur. Alternatif olarak, önceden oluşturulmuş kendi modelinizi SageMaker Canvas'a getirebilir ve çıkarım için modeli dağıtabilirsiniz.

SageMaker Canvas, duygu analizi, görüntülerde nesne algılama, görüntülerde metin algılama ve varlık çıkarma gibi kullanım örnekleri için kullanıma hazır tablo, NLP ve CV modellerine erişim sağlar. Kullanıma hazır modeller model oluşturma gerektirmez ve Amazon Rekognition, Amazon Textract ve Amazon Comprehend dahil AWS yapay zeka hizmetleri tarafından desteklenmektedir.

Modelinizi oluşturduktan sonra modelinizin, şirket verilerini kullanarak üretime dağıtmadan önce ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirebilirsiniz. Model yanıtlarını kolayca karşılaştırabilir ve ihtiyaçlarınız için en iyi yanıtı seçebilirsiniz.

SageMaker Canvas, içerik oluşturma, metin çıkarma ve metin özetleme için kullanıma hazır altyapı modeline (FM) erişim sağlar. Claude 2, Llama-2, Amazon Titan, Jurassic-2 ve Command (Amazon Bedrock tarafından desteklenir) gibi kullanıma hazır altyapı modellerine (FM'ler) ve Falcon, Flan-T5, Mistral, Dolly ve MPT (SageMaker JumpStart tarafından desteklenir) gibi herkese açık altyapı modellerine erişebilirsiniz.

ML Tahminleri Üretin

SageMaker Canvas, model girdilerini değiştirebilmeniz ve ardından değişikliklerin bireysel tahminleri nasıl etkilediğini anlayabilmeniz için görsel what-if analizi sunar. Tüm veri kümesi için otomatik toplu tahminler oluşturabilirsiniz ve veri kümesi güncellendiğinde ML modeliniz otomatik olarak güncellenir. ML modeli güncellendikten sonra güncellenmiş tahminleri SageMaker Canvas kodsuz arabiriminden inceleyebilirsiniz.

Gerçek zamanlı çıkarım için SageMaker Canvas modelinizi SageMaker uç noktalarına dağıtabilirsiniz.

Geleneksel iş zekası ve tahmine dayalı verileri aynı etkileşimli görselde birleştiren panolar oluşturmak için model tahminlerini Amazon QuickSight ile paylaşın. Ek olarak, SageMaker Canvas modelleri doğrudan QuickSight'ta paylaşılabilir ve entegre edilebilir, böylece analistlerin bir QuickSight panosunda yeni veriler için son derece doğru tahminler oluşturmasına olanak tanınır.

MLOp'lerden Yararlanın

Modeli mevcut model dağıtımı CI/CD işlemlerine entegre etmek için SageMaker Canvas'ta oluşturulan ML modellerini tek bir tıklamayla SageMaker Model Kayıt Defteri'ne kaydedebilirsiniz.

SageMaker Canvas modellerinizi SageMaker Stüdyosu kullanan veri bilimcilerle paylaşabilirsiniz. Ardından veri bilimcileri güncellenmiş modelleri gözden geçirebilir, güncelleyebilir ve sizinle paylaşabilir veya çıkarım için modelinizi dağıtabilir.