기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
채팅으로 데이터 준비를 하세요.
중요
관리자용:
-
데이터 준비를 위한 채팅에는
AmazonSageMakerCanvasAIServicesAccess정책이 필요합니다. 자세한 내용은 AWS 관리형 정책: AmazonSageMakerCanvas AIServicesAccess 단원을 참조하세요. -
데이터 준비를 위한 채팅을 이용하려면 Amazon Bedrock과 그 안에 포함된 Anthropic Claude 모델에 액세스할 수 있어야 합니다. 자세한 내용은 모델 액세스 추가를 참조하십시오.
-
모델을 실행하는 지역과 AWS 리전 동일한 지역에서 SageMaker Canvas 데이터 준비를 실행해야 합니다. 데이터 준비를 위한 채팅은 미국 동부 (버지니아 북부), 미국 서부 (오레곤), 유럽 (프랑크푸르트) 에서 사용할 수 있습니다. AWS 리전
내장된 변환 및 분석을 사용하는 것 외에도 대화형 인터페이스에서 자연어를 사용하여 데이터를 탐색, 시각화 및 변환할 수 있습니다. 대화형 인터페이스 내에서 자연어 쿼리를 사용하여 데이터를 이해하고 ML 모델을 구축하기 위한 데이터를 준비할 수 있습니다.
다음은 사용할 수 있는 몇 가지 프롬프트의 예입니다.
-
내 데이터 요약하기
-
드롭 컬럼
example-column-name -
누락된 값을 중앙값으로 바꾸기
-
가격 플로팅 히스토그램
-
가장 비싸게 팔린 품목은 무엇입니까?
-
개별 품목이 몇 개나 판매되었습니까?
-
지역별 데이터 정렬
프롬프트를 사용하여 데이터를 변환할 때 데이터가 변환되는 방식을 보여주는 미리보기를 볼 수 있습니다. 미리 보기에 표시되는 내용을 기반으로 데이터 랭글러 흐름에 단계별로 추가하도록 선택할 수 있습니다.
프롬프트에 대한 응답은 변환 및 분석을 위한 코드를 생성합니다. 코드를 수정하여 프롬프트의 출력을 업데이트할 수 있습니다. 예를 들어 분석 코드를 수정하여 그래프의 축 값을 변경할 수 있습니다.
다음 절차를 사용하여 데이터로 채팅을 시작하세요.
데이터와 채팅하려면
-
SageMaker Canvas 데이터 흐름을 엽니다.
-
말풍선을 선택합니다.
-
프롬프트를 지정하세요.
-
(선택 사항) 쿼리로 분석을 생성한 경우 [분석에 추가] 를 선택하여 나중에 참조할 수 있습니다.
-
(선택 사항) 프롬프트를 사용하여 데이터를 변환한 경우 다음을 수행하십시오.
-
결과를 보려면 [미리 보기] 를 선택합니다.
-
(선택 사항) 변환의 코드를 수정하고 업데이트를 선택합니다.
-
(선택 사항) 변환 결과가 마음에 들면 단계에 추가를 선택하여 오른쪽 탐색의 단계 패널에 추가하십시오.
-
자연어를 사용하여 데이터를 준비한 후 변환된 데이터를 사용하여 모델을 만들 수 있습니다. 모델 생성에 대한 자세한 내용은 사용자 지정 모델 구축을 참조하십시오.
