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Amazon SageMaker Canvas

產生準確的 ML 預測 – 無須程式碼
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為何選擇 SageMaker Canvas？

透過無程式碼介面，您可以建立高精確性的機器學習模型，而無需任何機器學習經驗或撰寫任何程式碼。SageMaker Canvas 可讓您存取即用模型 (包括來自 Amazon Bedrock 或 Amazon SageMaker JumpStart 的基礎模型)，或者，您也可以自行建置自訂 ML 模型。透過 SageMaker Canvas，您可以輕鬆地從超過 50 個來源存取及匯入資料、使用自然語言和超過 300 個內建轉換進行資料準備、建置及訓練高精確性的模型、產生預測，以及將模型部署至生產環境。

Amazon SageMaker Canvas 概觀 (1:11)

即用模型

  • 基礎模型
  • 基礎模型

    基礎模型

    SageMaker Canvas 提供即用的基礎模型 (FM)，例如 Claude 2、Amazon Titan 和 Jurassic-2 (採用 Amazon Bedrock 技術)，以及存取公用 FM，例如 Falcon 和 MPT (採用 SageMaker JumpStart 技術)

  • 表格式、CV 和 NLP 模型
  • 表格式、CV 和 NLP 模型

    表格式、CV 和 NLP 模型

    SageMaker Canvas 提供存取由 AWS AI 服務支援的現成表格、NLP 和 CV 模型，包括 Amazon Rekognition、Amazon Textract 和 Amazon Comprehend。

自訂模型

  • 資料準備
  • 資料準備

    資料準備

    SageMaker Canvas 通過點擊或自然語言 UI 提供無代碼資料探索和準備。

  • 建置模型
  • 建置模型

    建置模型

    SageMaker Canvas 使用 Amazon 的 AutoML 來構建根據您的資料集訓練的自定模型。

  • 評估模型
  • 模型狀態圖

    評估模型

    SageMaker Canvas 使用常見的評估指標和視覺效果幫助您了解模型效能。

  • 使用模型
  • 使用模型

    使用模型

    您可以在 SageMaker Canvas UI 中產生預測，或部署到 SageMaker 端點。

SageMaker Canvas 的優勢

Amazon SageMaker Canvas 提供了視覺化的點選式介面，讓商業分析師使用 ML 來解決業務問題，例如客戶流失率預測、欺騙偵測、預測財務指標和銷售量、庫存最佳化、內容產生等等，而無須撰寫任何程式碼。
Amazon SageMaker Canvas 可讓您存取即用基礎模型 (FM)，用於內容產生、文字擷取、文字摘要、文件摘要和問答、情緒分析、物件偵測、文字偵測等。您無須撰寫任何程式碼即可存取和調整 FM，例如 Claude 2、Amazon Titan 和 Jurassic-2 (採用 Amazon Bedrock 技術)，以及存取公用 FM，例如 Falcon 和 MPT (採用 SageMaker JumpStart 技術)。
Amazon SageMaker Canvas 支援完整的 ML 生命週期，包括從 50 多個資料來源匯入資料、使用 300 多個內建轉換進行全面資料準備，以及使用自然語言查詢探索及準備資料、利用進階訓練選項建置自訂模型、產生和自動化假設性案例和批次推論的預測，以及將模型部署至即時端點。
Amazon SageMaker Canvas 可促進商業分析師和資料科學團隊之間的協作。在 Amazon SageMaker Canvas 中建置的所有模型都能透過 SageMaker Studio 與資料科學家共用、檢閱和更新，而進階使用者可以利用 SageMaker AutoPilot API 進行程式化使用。此外，模型和預測也可透過 Amazon QuickSight 與商業分析師共用。

使用案例

製作個人化、引人入勝且高品質的銷售和行銷內容，例如社群媒體貼文、產品描述和電子郵件行銷活動。
製作文章、部落格文章和文件的簡潔摘要，藉此找出最重要的資訊、強調關鍵重點內容，以及更快速萃取資訊。

分析並擷取各種文件中的資訊，例如保險理賠、發票、費用報告或身分文件。

使用產品消費和購買歷史資料，來揭示客戶流失模式並預測未來有流失風險的客戶。

透過將歷史銷售資料和需求資料與關聯的 Web 流量、定價、產品類別，以及假期資料相結合來預測庫存量