【AWS】SageMaker Canvasで始めるノーコード機械学習
目次
1.はじめに
2.AWSの新機能: Amazon Sagemaker Canvasとは
3.Amazon Sagemaker Canvasの利点
4.Amazon Sagemaker Canvasの仕組み
5.データの取り込みと加工
6.モデルの構築
7.予測の生成と分析
8.ノーコードの魅力と利点
9.Amazon Sagemaker Canvasの活用例
10.AWS Sagemaker Canvasの注意点
11.まとめ
AWSの新機能: Amazon Sagemaker Canvasとは
Amazon Sagemaker Canvasは、AWSが最近発表したノーコードの機械学習機能です。この新しい機能を使用すると、コードを書かずに機械学習を行うことができます。これは、ビジネスアナリスト向けの視覚的な機械学習能力であり、非常に使い勝手が良いといえます。
Amazon Sagemaker Canvasの利点
Amazon Sagemaker Canvasを使用すると、以下の利点があります:
- コードを書かずに機械学習を行うことができる。
- データのアクセスと準備が迅速に行える。
- ビルトインの自動機械学習を使用して予測を生成できる。
- Amazon Sagemaker Studioを使用してデータサイエンティストと機械学習モデルを検証できる。
Amazon Sagemaker Canvasの仕組み
Amazon Sagemaker Canvasの仕組みは以下の通りです:
- 異なるソースからデータを参照し、統合的なデータセットを作成する。
- 予測したい対象を選択し、予測する値を選択する。
- モデルの構築を行い、コードを一切書かずに簡単にモデルを作成する。
- 予測を生成し、単一の予測セットまたは一括で予測を理解する。
- モデルのバージョンを作成し、モデルの精度を向上させる。
以上の手順を経て、Amazon Sagemaker Canvasを使用して簡単に機械学習を行うことができます。コードを書くことなく、予測が作成できるため、初心者やビジネスアナリストでも利用しやすいです。
Amazon Sagemaker Canvasはデータサイエンティストたちの負荷を軽減し、ノーコードでの機械学習が実現できる画期的な機能です。