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ML automatizzato, senza codice o low-code
Amazon SageMaker AI offre le seguenti funzionalità per automatizzare le principali attività di machine learning e utilizzare soluzioni senza codice o low-code.
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Amazon SageMaker Canvas: per un'esperienza AutoML basata sull'interfaccia utente e senza codice, i nuovi utenti devono utilizzare l'applicazione Amazon SageMaker Canvas in Amazon Studio. SageMaker
Amazon SageMaker Canvas offre agli analisti e ai citizen data scientist funzionalità senza codice per attività come la preparazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità, la selezione degli algoritmi, la formazione e l'ottimizzazione, l'inferenza e altro ancora. Gli utenti possono sfruttare le visualizzazioni integrate e l'analisi ipotetica 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.
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Amazon SageMaker Autopilot: Amazon SageMaker Autopilot è un set di funzionalità di machine learning automatizzato (AutoML) che automatizza il end-to-end processo di creazione, addestramento, ottimizzazione e distribuzione di modelli di machine learning. Amazon SageMaker Autopilot analizza i 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.
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A partire dal 30 novembre 2023, l'interfaccia utente (UI) per Autopilot è integrata nell'applicazione Amazon SageMaker Canvas in Studio.
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Gli utenti di Amazon SageMaker Studio Classic, l'esperienza precedente 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 dell'API AutoML in qualsiasi SDK supportato per l'implementazione tecnica.
Nota
Se finora hai utilizzato Autopilot in Studio Classic e desideri migrare a SageMaker Canvas, potresti dover concedere autorizzazioni aggiuntive al tuo profilo utente o al tuo 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 .
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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 della distribuzione. JumpStart fornisce anche modelli di soluzioni che configurano l'infrastruttura per casi d'uso comuni e notebook di esempio eseguibili per l'apprendimento automatico con l'intelligenza artificiale. SageMaker
