Chat pour la préparation des données - Amazon SageMaker

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Chat pour la préparation des données

Important

Pour les administrateurs :

  • Le chat pour la préparation des données nécessite cette AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess politique. Pour plus d’informations, consultez AWS politique gérée : AmazonSageMakerCanvas AIServicesAccess.

  • Le chat pour la préparation des données nécessite l'accès à Amazon Bedrock et au modèle Anthropic Claude qu'il contient. Pour plus d'informations, consultez la section Ajouter un accès aux modèles.

  • Vous devez exécuter la préparation des données SageMaker Canvas dans la même région Région AWS que celle dans laquelle vous exécutez votre modèle. Le chat pour la préparation des données est disponible dans l'est des États-Unis (Virginie du Nord), dans l'ouest des États-Unis (Oregon) et en Europe (Francfort) Régions AWS.

Outre les transformations et les analyses intégrées, vous pouvez utiliser le langage naturel pour explorer, visualiser et transformer vos données dans une interface conversationnelle. Dans l'interface conversationnelle, vous pouvez utiliser des requêtes en langage naturel pour comprendre et préparer vos données afin de créer des modèles de machine learning.

Voici quelques exemples d'instructions que vous pouvez utiliser :

  • Résumez mes données

  • Supprimer la colonne example-column-name

  • Remplacer les valeurs manquantes par des valeurs médianes

  • Tracer un histogramme des prix

  • Quel est l'article vendu le plus cher ?

  • Combien d'articles distincts ont été vendus ?

  • Trier les données par région

Lorsque vous transformez vos données à l'aide de vos instructions, vous pouvez afficher un aperçu qui montre comment les données sont transformées. Vous pouvez choisir de l'ajouter en tant qu'étape dans votre flux Data Wrangler en fonction de ce que vous voyez dans l'aperçu.

Les réponses à vos questions génèrent du code pour vos transformations et analyses. Vous pouvez modifier le code pour mettre à jour le résultat à partir de l'invite. Par exemple, vous pouvez modifier le code d'une analyse afin de modifier les valeurs des axes d'un graphique.

Pour commencer à discuter avec vos données, procédez comme suit :

Pour discuter avec vos données

  1. Ouvrez le flux de données SageMaker Canvas.

  2. Choisissez la bulle de dialogue.

    Le chat pour la préparation des données se trouve en haut de l'écran

  3. Spécifiez une invite.

  4. (Facultatif) Si une analyse a été générée par votre requête, choisissez Ajouter aux analyses pour la référencer ultérieurement.

    Vue d'un bloc de code modifiable et copiable.

  5. (Facultatif) Si vous avez transformé vos données à l'aide d'une invite, procédez comme suit.

    1. Choisissez Aperçu pour afficher les résultats.

    2. (Facultatif) Modifiez le code dans la transformation et choisissez Mettre à jour.

    3. (Facultatif) Si vous êtes satisfait des résultats de la transformation, choisissez Ajouter aux étapes pour l'ajouter au panneau des étapes dans le volet de navigation de droite.

    L'ajout aux étapes indique que la transformation a été ajoutée au flux.

Après avoir préparé vos données en langage naturel, vous pouvez créer un modèle à partir de vos données transformées. Pour plus d'informations sur la création d'un modèle, consultez Comment fonctionnent les modèles personnalisés.