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Amazon SageMaker Leinwand
Amazon SageMaker Canvas bietet Ihnen die Möglichkeit, maschinelles Lernen zu verwenden, um Vorhersagen zu generieren, ohne Code schreiben zu müssen. Im Folgenden sind einige Anwendungsfälle aufgeführt, in denen Sie SageMaker Canvas verwenden können:
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Vorhersagen der Kundenabwanderung
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Planen von Beständen effizient
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Optimieren Sie Preis und Umsatz
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Verbessern Sie die pünktlichen Lieferungen
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Klassifizieren Sie Text oder Bilder anhand benutzerdefinierter Kategorien
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Identifizieren Sie Objekte und Text in Bildern
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Extrahieren Sie Informationen aus Dokumenten
Mit Canvas können Sie mit beliebten Large Language Models (LLMs) chatten, auf eady-to-use R-Modelle zugreifen oder ein benutzerdefiniertes Modell erstellen, das auf Ihren Daten trainiert wurde.
Canvas Chat ist eine Funktion, die Open Source und Amazon LLMs nutzt, um Ihnen zu helfen, Ihre Produktivität zu steigern. Sie können die Models auffordern, Unterstützung bei Aufgaben wie der Generierung von Inhalten, der Zusammenfassung oder Kategorisierung von Dokumenten und der Beantwortung von Fragen zu erhalten. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Verwenden Sie generative KI mit Basismodellen.
Die eady-to-use R-Modelle in Canvas können Erkenntnisse aus Ihren Daten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen extrahieren. Sie müssen kein Modell erstellen, um eady-to-use R-Modelle verwenden zu können, da sie von Amazon AI-Services wie Amazon Rekognition, AmazonTextract und Amazon Comprehend unterstützt werden. Sie müssen nur Ihre Daten importieren und beginnen, eine Lösung zur Generierung von Prognosen zu verwenden.
Wenn Sie ein Modell benötigen, das an Ihren Anwendungsfall angepasst und mit Ihren Daten trainiert wurde, können Sie ein Modell erstellen. Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Prognosen erhalten, die an Ihre Daten angepasst sind:
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Importieren Sie Ihre Daten aus einer oder mehreren Datenquellen.
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Erstellen Sie ein Vorhersagemodell.
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Bewerten Sie die Leistung des Modells.
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Generieren Sie Prognosen mit dem Modell.
Canvas unterstützt die folgenden Typen von benutzerdefinierten Modellen:
Numerische Vorhersage (auch bekannt als Regression)
Kategorische Vorhersage für Kategorien 2 und mehr (auch bekannt als binäre Klassifikation und Klassifikation mit mehreren Klassen)
Zeitreihenprognosen
Vorhersage von Einzelbildern (auch bekannt als Image-Klassifizierung)
Textvorhersage mit mehreren Kategorien (auch bekannt als Multi-Klassen-Textklassifikation)
Sie können auch Ihre eigenen Modelle von Amazon SageMaker Studio Classic in Canvas importieren.
Weitere Informationen zur Preisgestaltung finden Sie SageMaker auf der Preisseite von Canvas
SageMaker Canvas ist derzeit in den folgenden Regionen erhältlich:
US East (Ohio)
USA Ost (Nord-Virginia)
USA West (Nordkalifornien)
USA West (Oregon)
Asia Pacific (Mumbai)
Asia Pacific (Seoul)
Asien-Pazifik (Singapur)
Asien-Pazifik (Sydney)
Asien-Pazifik (Tokio)
Canada (Central)
Europe (Frankfurt)
Europa (Irland)
Europe (London)
Europe (Paris)
Europa (Stockholm)
Südamerika (São Paulo)
Themen
- Sind Sie ein SageMaker Canvas-Nutzer zum ersten Mal?
- Erste Schritte mit Amazon SageMaker Canvas
- Amazon SageMaker Canvas einrichten und verwalten (für IT-Administratoren)
- Importieren von Daten in Canvas
- Vorbereiten von Daten
- Verwenden Sie generative KI mit Basismodellen
- Verwenden Sie eady-to-use R-Modelle
- Verwenden Sie benutzerdefinierte Modelle
- Von Amazon SageMaker Canvas abmelden
- Einschränkungen und Fehlerbehebung
- Verwalte Abrechnung und Kosten in Canvas SageMaker
Sind Sie ein SageMaker Canvas-Nutzer zum ersten Mal?
Wenn Sie SageMaker Canvas zum ersten Mal verwenden, empfehlen wir Ihnen, zunächst die folgenden Abschnitte zu lesen:
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Für IT-Administratoren – Amazon SageMaker Canvas einrichten und verwalten (für IT-Administratoren)
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Für Analysten und einzelne Benutzer – Erste Schritte mit Amazon SageMaker Canvas