Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
ML automatizzato, no code o low code
Amazon SageMaker AI offre le seguenti funzionalità per automatizzare le principali attività di machine learning e utilizzare soluzioni no-code o low-code.
-
Amazon SageMaker Canvas: per un'esperienza AutoML senza codice UI-based, i nuovi utenti devono utilizzare l'applicazione Amazon SageMaker Canvas in Amazon Studio. SageMaker
Amazon SageMaker Canvas fornisce agli analisti e ai citizen data scientist funzionalità senza codice per attività quali preparazione dei dati, progettazione delle funzionalità, selezione degli algoritmi, formazione e ottimizzazione, inferenza e altro ancora. Gli utenti possono sfruttare le visualizzazioni integrate e l'analisi what-if per esplorare i propri dati e diversi scenari, con previsioni automatizzate che consentono loro di produrre facilmente i propri modelli. SageMaker Canvas supporta una varietà di casi d'uso, tra cui visione artificiale, previsione della domanda, ricerca intelligente e intelligenza artificiale generativa.
-
Amazon SageMaker Autopilot: Amazon SageMaker Autopilot è un set di funzionalità di apprendimento automatico (AutoML) che automatizza il processo end-to-end di creazione, formazione, ottimizzazione e distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Amazon SageMaker Autopilot analizza i tuoi dati, seleziona algoritmi adatti al tipo di problema, preelabora i dati per prepararli all'addestramento, gestisce l'addestramento automatico dei modelli ed esegue l'ottimizzazione degli iperparametri per trovare il modello con le migliori prestazioni per il tuo set di dati.
-
A partire dal 30 novembre 2023, l'interfaccia utente (UI) per Autopilot è integrata nell'applicazione Amazon Canvas in Studio. SageMaker
-
Gli utenti di Amazon SageMaker Studio Classic, la precedente esperienza di Studio, possono continuare a utilizzare l'interfaccia utente Autopilot in Studio Classic. Gli utenti con esperienza di programmazione possono continuare a utilizzare i riferimenti API AutoML in qualsiasi SDK supportato per l’implementazione tecnica.
Nota
Se hai utilizzato Autopilot in Studio Classic fino ad ora e desideri migrare a SageMaker Canvas, potresti dover concedere autorizzazioni aggiuntive al tuo profilo utente o al ruolo IAM in modo da poter creare e utilizzare l'applicazione Canvas. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta (Facoltativo) Esegui la migrazione da Autopilot in Studio Classic a Canvas SageMaker.
-
-
Amazon SageMaker JumpStart: SageMaker JumpStart fornisce modelli open source preaddestrati per un'ampia gamma di tipi di problemi per aiutarti a iniziare con l'apprendimento automatico. Puoi addestrare e ottimizzare questi modelli in modo incrementale prima dell'implementazione. JumpStart fornisce anche modelli di soluzione che configurano l'infrastruttura per i casi d'uso più comuni e notebook di esempio eseguibili per l'apprendimento automatico con intelligenza artificiale. SageMaker
