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SageMaker アマゾンキャンバス
Amazon SageMaker Canvas では、コーディングしなくても、機械学習を使用して予測を生成できます。 SageMaker Canvas を使用できるユースケースをいくつか次に示します。
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従業員の離職率の低減
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不正の検出
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売上の予測
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インベントリの最適化
SageMaker Canvas では、次の操作を実行します。
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1 つ以上のデータソースからデータをインポートする。
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予測モデルを構築する。
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モデルのパフォーマンスを評価する。
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追加のデータをインポートする。
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別のモデルをトレーニングする。
SageMaker Canvas UI を使用して、データをインポートして分析を実行します。また、この UI を使用してモデルを Amazon にインポートすれば SageMaker、データサイエンティストとコラボレーションできるようになります。
料金の詳細については、SageMaker Canvas の料金ページ
SageMaker Canvas は現在、US East (オハイオ)、米国東部 (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)、欧州 (フランクフルト) 及び欧州 (アイルランド) の各リージョンでのみ使用できます。
トピック
- SageMaker Canvas を初めてお使いになる方向けの情報
- Amazon SageMaker Canvas の開始方法
- Amazon SageMaker Canvas のセットアップと管理 (IT 管理者向け)
- Amazon SageMaker Canvas でデータをインポートする
- モデルの構築
- Amazon SageMaker Canvas でモデルのパフォーマンスを評価する
- データを予測する
- Amazon SageMaker Canvas からログアウトする
- Amazon SageMaker Canvas での時系列予測
- Amazon SageMaker Canvas でモデルを更新する
- データサイエンティストとのコラボレーション
- SageMaker Canvas に独自のモデルを持参
- SageMaker Canvas で請求情報とコストを管理する
SageMaker Canvas を初めてお使いになる方向けの情報
SageMaker Canvas を初めて使用する方には、以下のセクションを初めに読むことをお勧めします。
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アナリストおよび個人ユーザー向け —Amazon SageMaker Canvas の開始方法