AWS在其機器學(xué)習(xí)服務(wù)SageMaker加入新的Canvas功能,這讓業(yè)務(wù)分析師能夠以可視化的操作方式,不需要撰寫程序代碼,也不需要機器學(xué)習(xí)專業(yè)知識,就能構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型,生成精確的預(yù)測。目前這項服務(wù)僅先在美東俄亥俄、北維吉尼亞,以及美西俄勒岡,還有歐洲法蘭克福和愛爾蘭提供。
企業(yè)能夠借由自動化流程,并且在IT系統(tǒng)嵌入智能功能,來加速業(yè)務(wù)處理速度,但在數(shù)據(jù)科學(xué)人力資源限制下,企業(yè)難以大規(guī)模創(chuàng)建所有需要的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng),因此AWS推出SageMaker Canvas,讓業(yè)務(wù)分析師能夠在缺乏各種算法、訓(xùn)練參數(shù)、評估指標(biāo)和部署最佳實踐等機器專業(yè)知識下,也能替日常分析和處理的資料,構(gòu)建預(yù)測系統(tǒng)。
SageMaker Canvas提供直觀的接口,供用戶瀏覽并訪問傳播在云計算或是本地端等,各種不同的數(shù)據(jù)源,只要點擊按鈕就能組合資料集,訓(xùn)練出精準(zhǔn)的模型,當(dāng)有新資料可用時,就能生成新的預(yù)測。
AWS解釋,SageMaker Canvas使用與Amazon SageMaker相同的技術(shù),來自動清理和組合資料,并在背景創(chuàng)建數(shù)百個模型,選出性能最佳的模型,來生成用戶需要的預(yù)測。這項機器學(xué)習(xí)新功能,支持二元分類、多樣分類、數(shù)值回歸和時間串行預(yù)測等多種問題類型,供用戶構(gòu)建像是欺詐偵測、庫存優(yōu)化和減少流失等重要應(yīng)用。