Amazon SageMaker Leinwand - Amazon SageMaker
Sind Sie ein SageMaker Canvas-Nutzer zum ersten Mal?

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Amazon SageMaker Leinwand

Amazon SageMaker Canvas bietet Ihnen die Möglichkeit, maschinelles Lernen zu verwenden, um Vorhersagen zu generieren, ohne Code schreiben zu müssen. Im Folgenden sind einige Anwendungsfälle aufgeführt, in denen Sie SageMaker Canvas verwenden können:

  • Vorhersagen der Kundenabwanderung

  • Planen von Beständen effizient

  • Optimieren Sie Preis und Umsatz

  • Verbessern Sie die pünktlichen Lieferungen

  • Klassifizieren Sie Text oder Bilder anhand benutzerdefinierter Kategorien

  • Identifizieren Sie Objekte und Text in Bildern

  • Extrahieren Sie Informationen aus Dokumenten

Mit Canvas können Sie mit beliebten großen Sprachmodellen (LLMs) chatten, auf Ready-to-use Modelle zugreifen oder ein benutzerdefiniertes Modell erstellen, das auf Ihren Daten trainiert wurde.

Canvas Chat ist eine Funktion, die Open Source und Amazon nutzt, LLMs um Ihnen zu helfen, Ihre Produktivität zu steigern. Sie können die Models auffordern, Unterstützung bei Aufgaben wie der Generierung von Inhalten, der Zusammenfassung oder Kategorisierung von Dokumenten und der Beantwortung von Fragen zu erhalten. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Generative KI-Grundmodelle in SageMaker Canvas.

Die Ready-to-use Modelle in Canvas können Erkenntnisse aus Ihren Daten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen extrahieren. Sie müssen kein Modell erstellen, um Ready-to-use Modelle zu verwenden, da sie von Amazon AI-Services wie Amazon Rekognition, AmazonTextract und Amazon Comprehend unterstützt werden. Sie müssen nur Ihre Daten importieren und beginnen, eine Lösung zur Generierung von Prognosen zu verwenden.

Wenn Sie ein Modell benötigen, das an Ihren Anwendungsfall angepasst und mit Ihren Daten trainiert wurde, können Sie ein Modell erstellen. Sie können mithilfe der folgenden Verfahren Prognosen erhalten, die an Ihre Daten angepasst sind:

  1. Importieren Sie Ihre Daten aus einer oder mehreren Datenquellen.

  2. Erstellen Sie ein Vorhersagemodell.

  3. Bewerten Sie die Leistung des Modells.

  4. Generieren Sie Prognosen mit dem Modell.

Canvas unterstützt die folgenden Typen von benutzerdefinierten Modellen:

  • Numerische Vorhersage (auch bekannt als Regression)

  • Kategorische Vorhersage für Kategorien 2 und mehr (auch bekannt als binäre Klassifikation und Klassifikation mit mehreren Klassen)

  • Zeitreihenprognosen

  • Vorhersage von Einzelbildern (auch bekannt als Image-Klassifizierung)

  • Textvorhersage mit mehreren Kategorien (auch bekannt als Multi-Klassen-Textklassifikation)

Sie können auch Ihre eigenen Modelle von Amazon SageMaker Studio Classic in Canvas importieren.

Weitere Informationen zur Preisgestaltung finden Sie SageMaker auf der Preisseite von Canvas. Weitere Informationen finden Sie auch bei Abrechnung und Kosten in SageMaker Canvas.

SageMaker Canvas ist derzeit in den folgenden Regionen erhältlich:

  • US East (Ohio)

  • USA Ost (Nord-Virginia)

  • USA West (Nordkalifornien)

  • USA West (Oregon)

  • Asia Pacific (Mumbai)

  • Asia Pacific (Seoul)

  • Asien-Pazifik (Singapur)

  • Asien-Pazifik (Sydney)

  • Asien-Pazifik (Tokio)

  • Canada (Central)

  • Europe (Frankfurt)

  • Europa (Irland)

  • Europe (London)

  • Europe (Paris)

  • Europa (Stockholm)

  • Südamerika (São Paulo)

Themen

Sind Sie ein SageMaker Canvas-Nutzer zum ersten Mal?

Wenn Sie SageMaker Canvas zum ersten Mal verwenden, empfehlen wir Ihnen, zunächst die folgenden Abschnitte zu lesen: