R eady-to-use モデルを使う

Amazon SageMaker Canvas R eady-to-use モデルを使用すると、コードを 1 行も記述したり、モデルを構築したりすることなく、データを予測できます。必要なのはデータだけです。R eady-to-use モデルでは、あらかじめ構築されたモデルを使用して予測を生成できます。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ありません。また、言語検出から経費分析まで、さまざまなユースケースから選択できます。

Canvasは、Amazon Textract、Amazon Rekognition、Amazon AWS Comprehendなどの既存のサービスと統合して、データを分析し、予測を行ったり、洞察を抽出したりします。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は以下の 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。	画像 (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。	画像 (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 モデルを使い始めるには、以下の情報を確認してください。

前提条件

eady-to-use CanvasでRモデルを使用するには、 SageMaker AmazonドメインをセットアップするときにCanvas eady-to-use Rモデルの設定権限をオンにする必要があります。Canvas R eady-to-use モデル設定は、AmazonSageMakerCanvasAI ServicesAccess ポリシーを Canvas ユーザー AWS Identity and Access Management (IAM) の実行ロールにアタッチします。権限の付与に関して問題が発生した場合は、「コンソールによるアクセス権限の付与に関する問題のトラブルシューティング SageMaker 」のトピックを参照してください。

ドメインをすでに設定している場合は、ドメイン設定を編集して権限を有効にできます。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設定に移動して、Canvas eady-to-use Rモデルを有効にするオプションをオンにしてください。

(オプション) AI サービスのデータストレージをオプトアウトする

特定の AWS AI サービスでは、サービスを改善するためにユーザーのデータを保存して使用します。データを保存したり、サービス向上のために使用したり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、AWS Organizations ユーザーガイドの「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。

R eady-to-use モデルの使用方法

R eady-to-use モデルを使い始めるには、以下を実行してください。

1. (オプション) データをインポートします。表、画像、または文書データセットをインポートして、R モデルを使用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。eady-to-use データセットのインポートを開始するには、「データをデータフローにインポートします。」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。