AWS在其機器學習服務SageMaker加入新的Canvas功能,這讓業務分析師能夠以視覺化的操作方式,不需要撰寫程式碼,也不需要機器學習專業知識,就能建構機器學習模型,生成精確的預測。目前這項服務僅先在美東俄亥俄、北維吉尼亞,以及美西奧勒岡,還有歐洲法蘭克福和愛爾蘭提供。

企業能夠藉由自動化流程,並且在IT系統嵌入智慧功能,來加速業務處理速度,但在資料科學人力資源限制下,企業難以大規模創建所有需要的機器學習系統,因此AWS推出SageMaker Canvas,讓業務分析師能夠在缺乏各種演算法、訓練參數、評估指標和部署最佳實踐等機器專業知識下,也能替日常分析和處理的資料,建構預測系統。

SageMaker Canvas提供直觀的介面,供用戶瀏覽並存取散布在雲端或是本地端等,各種不同的資料來源,只要點擊按鈕就能組合資料集,訓練出精準的模型,當有新資料可用時,就能生成新的預測。

AWS解釋,SageMaker Canvas使用與Amazon SageMaker相同的技術,來自動清理和組合資料,並在背景創建數百個模型,選出效能最佳的模型,來生成用戶需要的預測。這項機器學習新功能,支援二元分類、多元分類、數值迴歸和時間序列預測等多種問題類型,供用戶建置像是詐欺偵測、庫存最佳化和減少流失等重要應用。


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