SageMaker Canvas
コーディング不要のインターフェイスを通じて、機械学習の経験やコードを 1 行も記述することなく、非常に正確な機械学習モデルを作成できます。SageMaker Canvas では、Amazon Bedrock や Amazon SageMaker JumpStart のファンデーションモデルなど、すぐに使用できるモデルにアクセスできます。また、独自のカスタム ML モデルを構築することもできます。SageMaker Canvas を使用すると、50 以上のソースから簡単にデータにアクセスしてインポートしたり、自然言語と 300 種類以上の組み込み変換を使用してデータを準備したり、高精度なモデルを構築してトレーニングしたり、予測を生成したり、モデルを本番環境にデプロイしたりすることができます。
すぐに使用できるモデル
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基盤モデル
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表形式、CV、および NLP モデル
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基盤モデル
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基盤モデル
SageMaker Canvasでは、Claude 2、Amazon Titan、Jurassic-2(Amazon Bedrockを搭載)などのすぐに使用できるファンデーションモデル(FM)や、ファルコンやMPT(SageMaker JumpStartを搭載)などの公開されているFMにアクセスできます。
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表形式、CV、および NLP モデル
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表形式、CV、および NLP モデル
SageMaker Canvas では、 Amazon Rekognition、Amazon Textract、Amazon Comprehend などの AWS AI サービスを搭載した、すぐに使える表形式、NLP、CV モデルにアクセスできます。
カスタムモデル
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データ準備
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モデルの構築
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モデルの評価
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モデルを使う
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データ準備
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データ準備
SageMaker Canvas では、ポイント・アンド・クリックまたは自然言語 UI を使用して、コードなしでデータを探索および準備できます。
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モデルの構築
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モデルの構築
SageMaker Canvas は Amazon の AutoML を使用して、データセットでトレーニングされたカスタムモデルを構築します。
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モデルの評価
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モデルの評価
SageMaker Canvas では、一般的な評価指標とビジュアルを使用してモデルのパフォーマンスを理解できます。
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モデルを使う
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モデルを使う
SageMaker Canvas UI で予測を生成することも、SageMaker エンドポイントにデプロイすることもできます。