Amazon SageMaker Canvas
O Amazon SageMaker Canvas oferece a capacidade de usar o machine learning para gerar predições sem precisar escrever nenhum código. Veja a seguir alguns casos de uso em que você pode usar o SageMaker Canvas:
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Prever a rotatividade de clientes
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Planejar o inventário com eficiência
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Otimizar o preço e a receita
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Melhorar as entregas dentro do prazo
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Classificar texto ou imagens com base em categorias personalizadas
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Identificar objetos e texto em imagens
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Extrair informações de documentos
Com o Canvas, você pode conversar com grandes modelos de linguagem (LLMs), acessar modelos prontos para uso ou criar um modelo personalizado treinado em seus dados.
O chat do Canvas é uma funcionalidade que utiliza o código aberto e Amazon LLMs para ajudar você a aumentar sua produtividade. Você pode solicitar que os modelos obtenham ajuda em tarefas como gerar conteúdo, resumir ou categorizar documentos e responder perguntas. Para saber mais, consulte Modelos básicos de IA generativa no SageMaker Canvas.
Os modelos prontos para uso no Canvas podem extrair insights de seus dados para uma variedade de casos de uso. Você não precisa criar um modelo para usar modelos prontos para uso porque eles são baseados nos serviços de IA da Amazon, incluindo Amazon Rekognition, Amazon Textract e Amazon Comprehend. Você só precisa importar seus dados e começar a usar uma solução para gerar predições.
Se você quiser um modelo personalizado para seu caso de uso e treinado com seus dados, você pode criar um modelo. É possível obter predições personalizadas para seus dados fazendo o seguinte:
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Importe seus dados de uma ou mais fontes de dados.
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Crie um modelo preditivo.
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Avalie o desempenho do modelo.
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Gere predições com o modelo.
O Canvas é compatível com os seguintes tipos de modelos personalizados:
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Previsão numérica (também conhecida como regressão)
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Previsão categórica para 2 e 3 categorias ou mais (também conhecida como classificação binária e de várias classes)
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Previsão de séries temporais
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Previsão de imagem de rótulo único (também conhecida como classificação de imagens)
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Previsão de texto em várias categorias (também conhecida como classificação de texto em várias classes)
Você também pode trazer seus próprios modelos para o Canvas a partir do Amazon SageMaker Studio.
Para saber mais sobre preço, consulte a página de preços do SageMaker Canvas
No momento, o SageMaker Canvas está disponível nas seguintes regiões:
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Leste dos EUA (Ohio)
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Leste dos EUA (Norte da Virgínia)
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Oeste dos EUA (Norte da Califórnia)
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Oeste dos EUA (Oregon)
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Ásia-Pacífico (Mumbai)
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Ásia-Pacífico (Seul)
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Ásia-Pacífico (Singapura)
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Ásia-Pacífico (Sydney)
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Ásia-Pacífico (Tóquio)
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Canadá (Central)
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Europa (Frankfurt)
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Europa (Irlanda)
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Europa (Londres)
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Europa (Paris)
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Europa (Estocolmo)
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América do Sul (São Paulo)
Tópicos
- Você é um usuário iniciante do SageMaker Canvas?
- Conceitos básicos do uso do Amazon SageMaker Canvas
- Tutorial: Crie um fluxo de trabalho de machine learning de ponta a ponta no SageMaker Canvas
- Configuração e gerenciamento do Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)
- importar dados
- preparação de dados
- Modelos básicos de IA generativa no SageMaker Canvas
- Modelos prontos para uso.
- Modelos personalizados
- Encerrar sessão no Amazon SageMaker Canvas
- Limitações e solução de problemas
- Faturamento e custo no SageMaker Canvas
Você é um usuário iniciante do SageMaker Canvas?
Se estiver usando o SageMaker Canvas pela primeira vez, recomendamos que você leia as seguintes seções para começar:
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Para administradores de TI: Configuração e gerenciamento do Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)
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Para analistas e usuários individuais: Conceitos básicos do uso do Amazon SageMaker Canvas
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Para um exemplo de um fluxo de trabalho de ponta a ponta: Tutorial: Crie um fluxo de trabalho de machine learning de ponta a ponta no SageMaker Canvas
