R eady-to-use モデルを使用する

Amazon SageMaker Canvas R eady-to-use モデルを使用すると、1 行のコードを記述したり、モデルを構築したりすることなく、データに対して予測を行うことができます。持ち込む必要があるのはデータだけです。R eady-to-use モデルは、構築済みのモデルを使用して予測を生成します。モデルの構築に必要な時間、専門知識、コストを費やす必要はなく、言語検出からコスト分析まで、さまざまなユースケースから選択できます。

Canvas は既存の と統合されます。 AWS Amazon Textract 、Amazon Rekognition 、Amazon Comprehend などの サービスでは、データを分析して予測を行ったり、インサイトを抽出したりできます。Canvas アプリケーション内からこれらのサービスの予測機能を使用して、データの高品質な予測を行うことができます。

Canvas は、次の R eady-to-use モデルタイプをサポートしています。

R eady-to-use モデル	説明	サポートされているデータ型
感情分析	テキスト内のセンチメントを検出します。センチメントには、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、またはミックスが含まれます。現在、センチメント分析ができるのは英語のテキストだけです。	プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet)
エンティティの抽出	人物、場所、商品などの現実世界のオブジェクトであるエンティティ、または日付や数量などの単位をテキストから抽出します。	プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet)
言語検出	英語、フランス語、ドイツ語など、テキスト内の主要言語を特定します。	プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet)
個人情報検知	住所、銀行口座番号、電話番号など、個人を特定できる可能性のある個人情報をテキストから検出します。	プレーンテキストまたは表形式 (CSV、Parquet)
画像内のオブジェクト検出	画像内のオブジェクト、コンセプト、シーン、アクションを検出します。	イメージ (JPG、PNG）
画像内のテキスト検出	画像内のテキストを検出します。	イメージ (JPG、PNG）
経費分析	請求書や領収書から、日付、数値、商品価格、合計金額、支払い条件などの情報を抽出します。	ドキュメント (PDF、JPG、PNG、TIFF）
ID ドキュメント分析	米国政府が発行したパスポート、運転免許証、その他の身分証明書から情報を抽出します。	ドキュメント (PDF、JPG、PNG、TIFF）
ドキュメント分析	ドキュメントやフォームを分析して、検出されたテキスト間の関係を確認します。	ドキュメント (PDF、JPG、PNG、TIFF）
ドキュメントクエリ	自然言語を使用して質問をすることで、給与明細書、銀行取引明細書、W-2、住宅ローン申込書などの構造化された文書から情報を抽出します。	ドキュメント (PDF）

使用を開始する

R eady-to-use モデルの使用を開始するには、次の情報を確認してください。

前提条件

Canvas で R eady-to-use モデルを使用するには、Amazon SageMaker ドメイン を設定するときに Canvas R eady-to-use モデルの設定権限を有効にする必要があります。Canvas R eady-to-use モデル設定は、Canvas ユーザーの にAmazonSageMakerCanvasAIServicesAccessポリシーをアタッチします。 AWS Identity and Access Management （IAM) 実行ロール。権限の付与に関して問題が発生した場合は、「 SageMaker コンソールを使用したアクセス許可の付与に関する問題のトラブルシューティング」のトピックを参照してください。

ドメインを既にセットアップしている場合は、ドメイン設定を編集してアクセス許可を有効にできます。ドメイン設定を編集する方法については、「ドメインの表示と編集」を参照してください。ドメインの設定を編集するときは、Canvas の設定に移動し、Canvas R eady-to-use モデルを有効にするオプションをオンにします。

（オプション) AI サービスデータストレージのオプトアウト

特定の AWS AI サービスはデータを保存して使用し、サービスを改善します。サービスの改善のためにデータを保存または使用することをオプトアウトできます。オプトアウト方法の詳細については、「」の「AI サービスのオプトアウトポリシー」を参照してください。 AWS Organizations ユーザーガイド。

R eady-to-use モデルの使用方法

R eady-to-use モデルの使用を開始するには、次の手順を実行します。

1. (オプション) データをインポートします。R eady-to-use モデルを使用して、表形式、画像、またはドキュメントのデータセットをインポートしてバッチ予測または予測のデータセットを生成できます。データセットのインポートを開始するには、「データフローを作成する」を参照してください。

2. 予測を生成する。選択した R eady-to-use モデルを使用して、単一予測またはバッチ予測を生成できます。予測を開始するには、「R eady-to-use モデルで予測を行う」を参照してください。