Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Amazon SageMaker Canvas le permite utilizar el aprendizaje automático para generar predicciones sin necesidad de escribir ningún código. A continuación, se muestran algunos casos de uso en los que puede utilizar SageMaker Canvas:
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Predicción del abandono de clientes
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Planificar el inventario de manera eficiente
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Optimizar los precios y los ingresos
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Mejorar las entregas puntuales
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Clasificar el texto o las imágenes en función de categorías personalizadas
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Identificar los objetos y el texto de las imágenes
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Extraer información de los documentos
Con Canvas, puede chatear con modelos de lenguajes extensos populares (LLMs), acceder a Ready-to-use modelos o crear un modelo personalizado basado en sus datos.
El chat de Canvas es una funcionalidad que aprovecha el código abierto y Amazon LLMs para ayudarte a aumentar tu productividad. Puede solicitar a los modelos que obtengan ayuda con tareas como generar contenido, resumir o categorizar documentos y responder preguntas. Para obtener más información, consulte Modelos básicos de IA generativa en Canvas SageMaker .
Los Ready-to-use modelos de Canvas pueden extraer información de sus datos para una variedad de casos de uso. No es necesario crear un modelo para usar Ready-to-use modelos, ya que funcionan con los servicios de IA de Amazon, incluidos Amazon Rekognition, Amazon Textract y Amazon Comprehend. Solo tiene que importar sus datos y empezar a utilizar una solución para generar predicciones.
Si desea un modelo que esté personalizado para su caso de uso y entrenado con sus datos, puede crear un modelo. Puede obtener predicciones personalizadas para sus datos por medio de uno de los siguientes procedimientos:
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Importación de los datos de una o más fuentes de datos.
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Creación de un modelo predictivo.
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Evaluación del desempeño del modelo.
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Generación de predicciones con el modelo.
Canvas admite los siguientes tipos de modelos personalizados:
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Predicción numérica (también conocida como regresión)
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Predicción categórica para 2, 3 o más categorías (también conocida como clasificación binaria y multiclase)
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Previsión de serie temporal
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Predicción de imágenes de etiqueta única (también conocida como clasificación de imágenes)
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Predicción de texto multicategoría (también conocida como clasificación de texto multiclase)
Para obtener más información sobre los precios, consulte la página de precios de Canvas. SageMaker
SageMaker Actualmente, Canvas está disponible en las siguientes regiones:
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Este de EE. UU. (Ohio)
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Este de EE. UU. (Norte de Virginia)
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Oeste de EE. UU. (Norte de California)
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Oeste de EE. UU. (Oregón)
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Asia-Pacífico (Bombay)
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Asia-Pacífico (Seúl)
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Asia-Pacífico (Singapur)
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Asia-Pacífico (Sídney)
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Asia-Pacífico (Tokio)
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Canadá (centro)
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Europa (Fráncfort)
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Europa (Irlanda)
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Europa (Londres)
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Europa (París)
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Europa (Estocolmo)
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América del Sur (São Paulo)
Temas
- ¿Es la primera vez que utiliza SageMaker Canvas?
- Cómo empezar a usar Amazon SageMaker Canvas
- Tutorial: Cree un flujo de trabajo end-to-end de aprendizaje automático en Canvas SageMaker
- Administración de permisos y configuración de Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)
- Asistencia generativa de IA para resolver problemas de aprendizaje automático en Canvas con Amazon Q Developer
- Importación de datos
- Preparación de datos
- Modelos básicos de IA generativa en Canvas SageMaker
- Ready-to-use modelos
- Modelos personalizados
- Cerrar sesión en Amazon SageMaker Canvas
- Limitaciones y solución de problemas
- Facturación y costes en SageMaker Canvas
¿Es la primera vez que utiliza SageMaker Canvas?
Si es la primera vez que utiliza SageMaker Canvas, le recomendamos que comience leyendo las siguientes secciones:
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Para administradores de TI - Administración de permisos y configuración de Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)
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Para analistas y usuarios individuales - Cómo empezar a usar Amazon SageMaker Canvas
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Para ver un ejemplo de flujo de trabajo de principio a fin: Tutorial: Cree un flujo de trabajo end-to-end de aprendizaje automático en Canvas SageMaker