Amazon SageMaker Canvas
Genere predicciones precisas de ML, sin necesidad de código¿Qué es SageMaker Canvas?
Amazon SageMaker Canvas es una interfaz visual sin código que permite preparar datos, crear y desplegar modelos de ML de alta precisión, lo que agiliza el ciclo de vida integral del ML en un entorno unificado. Puede preparar y transformar datos a escala de petabytes con interacciones simples, en lenguaje natural y con la tecnología de SageMaker Data Wrangler. Puede aprovechar la potencia de AutoML y crear modelos personalizados de ML de manera automática para la regresión, la clasificación, la previsión de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial, compatibles con SageMaker Autopilot. También, puede acceder, evaluar, refinar y desplegar modelos fundacionales de Amazon Bedrock y SageMaker JumpStart en minutos. Canvas fomenta la colaboración entre los equipos, ofrece transparencia en el código generado y garantiza la gobernanza mediante controles de acceso y control de versiones de modelos. Con Canvas, acelera la innovación y aumenta la productividad al crear rápidamente modelos de ML personalizados o ajustar los modelos fundacionales para satisfacer las necesidades de su empresa, sin importar su experiencia en codificación.
Beneficios de SageMaker Canvas
Desarrolle en todo el ciclo de vida del ML
Use las capacidades integrales de machine learning, incluida la preparación de datos con Data Wrangler y el entrenamiento de los modelos de AutoML con Autopilot, todo a través de una interfaz visual sin código.
Prepare sus datos con lenguaje natural y de manera sencilla a escala de petabytes
- Acceda e importe datos de más de 50 fuentes, incluidas Amazon S3, Athena, Redshift, Snowflake y Databricks
- Mejore la calidad de los datos y el rendimiento de los modelos con más de 300 análisis y transformaciones prediseñados
- Utilice el lenguaje natural para analizar y transformar sus datos
- Cree y ajuste visualmente sus canalizaciones de datos con una interfaz intuitiva de código bajo o sin código
- Amplíe datos del tamaño de un petabyte con unos pocos clics
Entrene y evalúe modelos en distintos tipos de problemas
- Aproveche la potencia de AutoML para explorar y optimizar automáticamente los modelos para su caso práctico específico
- Entrene modelos para la regresión, la clasificación, la predicción de series temporales, el procesamiento del lenguaje natural y la visión artificial y refine los modelos fundacionales en minutos
- Personalice el entrenamiento de sus modelos con opciones flexibles para obtener métricas objetivas, divisiones de datos y controles de modelos, como la selección de algoritmos y los hiperparámetros
- Obtenga información sobre el rendimiento de los modelos con visualizaciones interactivas y explicaciones de los modelos
- Seleccione el modelo con mejor rendimiento de una tabla de clasificación de modelos y exporte el código generado para una mayor personalización
Genere predicciones precisas a escala, por lotes o en tiempo real
- Realice predicciones interactivas y análisis hipotéticos directamente desde la aplicación
- Despliegue modelos con un solo clic en un punto de enlace de SageMaker para obtener inferencias en tiempo real, o ejecute predicciones por lotes ad hoc o con programaciones automatizadas
- Garantice la gobernanza y el control de versiones al registrar modelos en el Registro de modelos de SageMaker
- Comparta modelos sin problemas con Amazon SageMaker Studio para lograr personalizaciones y colaboraciones avanzadas
- Visualice y comparta predicciones con las partes interesadas con Amazon QuickSight para mejorar la toma de decisiones
Cree con modelos básicos
- Compare y seleccione fácilmente el modelo fundacional más adecuado para su tarea
- Refine los modelos fundacionales con su conjunto de datos de entrenamiento etiquetado para casos prácticos empresarial en minutos
El uso de la IA generativa
- Consulte sus propios documentos y bases de conocimiento almacenados en Amazon Kendra para generar resultados personalizados
- Acceda a información sobre el rendimiento de los modelos con visualizaciones interactivas, explicaciones de los modelos y tablas de clasificación
- Genere y despliegue los modelos fundacionales más adecuados en los puntos de enlace de SageMaker en tiempo real
Colabore y garantice la gobernanza
Democratice el ML y, al mismo tiempo, fomente la colaboración entre equipos. Habilite el uso compartido de modelos y la integración con otros servicios de AWS para la gobernanza y las operaciones de ML.
Fomente la colaboración entre equipos y el intercambio de conocimientos
- Colabore con científicos de datos y expertos al compartir modelos de forma sencilla con SageMaker Studio
- Utilice modelos creados por científicos de datos en el espacio de trabajo de Canvas para generar predicciones
- Aumente la confianza con la transparencia del código con cuadernos generados automáticamente
- Comparta modelos, predicciones e información con las partes interesadas a través de los paneles de Amazon QuickSight
- Mantenga el control de versiones y el seguimiento del linaje de los modelos, lo que garantiza la reproducibilidad y la trazabilidad en todos los equipos
Garantice el cumplimiento de las prácticas recomendadas de gobernanza y operaciones de ML
- Implemente controles de acceso y permisos granulares a nivel de usuario para una administración segura de modelos
- Habilite una autenticación perfecta con capacidades de inicio de sesión único (SSO)
- Cumpla con la gobernanza y el control de versiones de los modelos al registrarlos en el Registro de modelos de SageMaker
- Optimice los procesos de operación de ML al exportar modelos de cuadernos para una mayor personalización e integración
- Optimice los costos y la utilización de los recursos con características de apagado automático