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Amazon SageMaker Canvas
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。以下は、 SageMaker Canvas を使用できるいくつかのユースケースです。
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カスタマーチャーンの予測
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在庫の効率的な計画
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価格と収益の最適化
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納期内納品率の改善
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カスタムカテゴリに基づいたテキストや画像の分類
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画像内のオブジェクトやテキストの識別
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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 (LLMs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。
Canvas の R eady-to-use モデルは、さまざまなユースケースのデータからインサイトを抽出できます。R モデルを使用するためのモデルを構築する必要はありません。R eady-to-use モデルは、Amazon Amazon Rekognition 、Amazon Textract 、Amazon Amazon Comprehend などの Amazon AI サービスによって駆動されるためです。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。
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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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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 Canvas に独自のモデルを取り込むこともできます。
料金の詳細については、「SageMaker Canvas の料金」ページ
SageMaker Canvas は現在、次の リージョンで利用できます。
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)
トピック
SageMaker Canvas を初めてお使いになる方向けの情報
SageMaker Canvas を初めて使用する場合は、まず以下のセクションを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 の使用開始