Amazon SageMaker キャンバス - Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker キャンバス

Amazon SageMaker Canvas では、コードを記述しなくても機械学習を使用して予測を生成できます。Canvas SageMaker を使用できるユースケースは次のとおりです。

  • カスタマーチャーンの予測

  • 在庫の効率的な計画

  • 価格と収益の最適化

  • 納期内納品率の改善

  • カスタムカテゴリに基づいたテキストや画像の分類

  • 画像内のオブジェクトやテキストの識別

  • ドキュメントからの情報の抽出

Canvasを使用すると、一般的な大規模言語モデル (LLM) とチャットしたり、R eady-to-use モデルにアクセスしたり、データに基づいてトレーニングされたカスタムモデルを構築したりできます。

Canvas チャットは、オープンソースと Amazon LLM を活用して生産性を高めるのに役立つ機能です。コンテンツの生成、ドキュメントの要約または分類、質問への回答などのタスクの支援にモデルを活用できます。詳細については、「生成系 AI を基盤モデルと併用する」を参照してください。

eady-to-use CanvasのRモデルは、さまざまなユースケースについてデータから洞察を抽出できます。R eady-to-use モデルは Amazon Rekognition、Amazon Textract、Amazon Comprehend などの Amazon AI サービスを利用しているため、R モデルを使用するためにモデルを構築する必要はありません。データをインポートするだけで、予測を生成するソリューションをすぐに使い始めることができます。

ユースケースに合わせてカスタマイズされ、使用するデータでトレーニングされたモデルが必要な場合は、モデルを構築できます。使用するデータでカスタマイズされた予測を行うには、次の手順に従います。

  1. 1 つ以上のデータソースからデータをインポートする。

  2. 予測モデルを構築する。

  3. モデルのパフォーマンスを評価する。

  4. モデルを使用して予測を生成する。

Canvas は、次のタイプのカスタムモデルをサポートしています。

  • 数値予測 (リグレッションとも呼ばれます)

  • 2 つ以上および 3 つ以上のカテゴリのカテゴリ予測 (二項分類およびマルチクラス分類とも呼ばれます)

  • 時系列予測

  • 単一ラベル画像予測 (画像分類とも呼ばれます)

  • マルチカテゴリテキスト予測 (マルチクラステキスト分類とも呼ばれます)

Amazon SageMaker Studio Classic から独自のモデルをキャンバスに取り込むこともできます

料金の詳細については、SageMaker Canvas 料金ページを参照してください。また「 SageMaker Canvasで請求と費用を管理できます」も参照してください。

SageMaker Canvas は現在、以下のリージョンでご利用いただけます。

  • 米国東部 (オハイオ)

  • 米国東部 (バージニア北部)

  • 米国西部 (北カリフォルニア)

  • 米国西部 (オレゴン)

  • アジアパシフィック (ムンバイ)

  • アジアパシフィック (ソウル)

  • アジアパシフィック (シンガポール)

  • アジアパシフィック (シドニー)

  • アジアパシフィック (東京)

  • カナダ (中部)

  • 欧州 (フランクフルト)

  • 欧州 (アイルランド)

  • 欧州 (ロンドン)

  • 欧州 (パリ)

  • 欧州 (ストックホルム)

  • 南米(サンパウロ)

SageMaker Canvas を初めて使用しますか?

SageMaker Canvasを初めて使用する方には、まず以下のセクションを読むことをお勧めします。