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Amazon SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas では、コードを一切使用することなく、機械学習を使用して予測を生成できます。以下に、SageMaker Canvas を使用できるユースケースをいくつか紹介します。
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カスタマーチャーンの予測
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在庫の効率的な計画
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価格と収益の最適化
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納期内納品率の改善
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カスタムカテゴリに基づいたテキストや画像の分類
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画像内のオブジェクトやテキストの識別
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ドキュメントからの情報の抽出
Canvas では、一般的な大規模言語モデル (LLM) を使用したチャット、Ready-to-use モデルへのアクセス、データに基づいてトレーニングされたカスタムモデルの構築を行うことができます。
Canvas チャットは、オープンソースと Amazon LLM を活用して生産性を高めるのに役立つ機能です。コンテンツの生成、ドキュメントの要約または分類、質問への回答などのタスクの支援にモデルを活用できます。詳細については、「SageMaker Canvas の生成 AI 基盤モデル」を参照してください。
Canvas の Ready-to-use モデルでは、さまざまなユースケースでデータからインサイトを得ることができます。Ready-to-use モデルは、Amazon Rekognition、Amazon Textract、Amazon Comprehend などの Amazon の AI サービスを活用しているため、Ready-to-use モデルを使用するためにモデルを構築する必要はありません。データをインポートするだけで、予測を生成するソリューションをすぐに使い始めることができます。
ユースケースに合わせてカスタマイズされ、使用するデータでトレーニングされたモデルが必要な場合は、モデルを構築できます。使用するデータでカスタマイズされた予測を行うには、次の手順に従います。
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1 つ以上のデータソースからデータをインポートする。
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予測モデルを構築する。
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モデルのパフォーマンスを評価する。
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モデルを使用して予測を生成する。
Canvas は、次のタイプのカスタムモデルをサポートしています。
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数値予測 (リグレッションとも呼ばれます)
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2 つ以上および 3 つ以上のカテゴリのカテゴリ予測 (二項分類およびマルチクラス分類とも呼ばれます)
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時系列予測
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単一ラベル画像予測 (画像分類とも呼ばれます)
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マルチカテゴリテキスト予測 (マルチクラステキスト分類とも呼ばれます)
料金の詳細については、「SageMaker Canvas 料金のページ
現在、SageMaker Canvas は以下のリージョンで利用できます。
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米国東部(オハイオ)
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米国東部 (バージニア北部)
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米国西部 (北カリフォルニア)
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米国西部 (オレゴン)
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アジアパシフィック (ムンバイ)
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アジアパシフィック (ソウル)
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アジアパシフィック (シンガポール)
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アジアパシフィック (シドニー)
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アジアパシフィック (東京)
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カナダ (中部)
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欧州 (フランクフルト)
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欧州 (アイルランド)
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欧州 (ロンドン)
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欧州 (パリ)
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欧州 (ストックホルム)
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南米 (サンパウロ)
トピック
- SageMaker Canvas を初めてお使いになる方向けの情報
- Amazon SageMaker Canvas の開始方法
- チュートリアル: SageMaker Canvas でエンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築する
- Amazon SageMaker Canvas の設定と権限の管理 (IT 管理者向け)
- Amazon Q Developer を使用して Canvas で ML の問題を解決するための生成 AI 支援
- データをインポートする
- データ準備
- SageMaker Canvas の生成 AI 基盤モデル
- Ready-to-use モデル
- カスタムモデル
- Amazon SageMaker Canvas からのログアウト
- 制限事項とトラブルシューティング
- SageMaker Canvas の請求情報とコストを管理する
SageMaker Canvas を初めてお使いになる方向けの情報
SageMaker Canvas を初めて使用する方には、以下のセクションを初めに読むことをお勧めします。
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IT 管理者向け — Amazon SageMaker Canvas の設定と権限の管理 (IT 管理者向け)
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アナリストおよび個人ユーザー向け — Amazon SageMaker Canvas の開始方法
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エンドツーエンドワークフローの例 — チュートリアル: SageMaker Canvas でエンドツーエンドの機械学習ワークフローを構築する