Aprenda Machine Learning sem programação usando AWS Amazon SageMaker Canvas
Tabela de Conteúdos
- Introdução ao Amazon Sagemaker Canvas
- Benefícios do Amazon Sagemaker Canvas
- Como funciona o Amazon Sagemaker Canvas
- Passo 1: Importar e unificar dados
- Importar dados de fontes diferentes
- Unificar conjuntos de dados para treinamento
- Passo 2: Selecionar os dados para previsão
- Escolher o alvo de previsão
- Selecionar os valores a serem previstos
- Passo 3: Construir o modelo sem escrever código
- Preparar e analisar os dados
- Criar o modelo com um clique de botão
- Passo 4: Gerar e entender as previsões
- Gerar um conjunto único de previsões
- Melhorar a precisão do modelo
- Executando o processo no Amazon Sagemaker Canvas
- Demonstração passo a passo
- Resultados e avaliação do modelo
- Precisão da previsão
- Variáveis que impactam a precisão
- Conclusão
Amazon Sagemaker Canvas: Machine Learning Sem Escrever Código
O Amazon Sagemaker Canvas é a mais recente oferta da AWS, apresentada na conferência re:Invent. Essa ferramenta revolucionária permite realizar machine learning sem a necessidade de escrever código. Agora, até mesmo analistas de negócios podem gerar previsões precisas e validar modelos de machine learning com a ajuda dos cientistas de dados.
Introdução ao Amazon Sagemaker Canvas
O Amazon Sagemaker Canvas oferece uma solução de machine learning visual e sem código. Com essa ferramenta, você pode acessar e preparar rapidamente os dados para o treinamento de modelos. Além disso, o Amazon Sagemaker Canvas utiliza o auto machine learning (auto ml) embutido para gerar previsões precisas.
Benefícios do Amazon Sagemaker Canvas
O Amazon Sagemaker Canvas traz uma série de benefícios para aqueles que desejam utilizar machine learning sem conhecimentos avançados em programação. Alguns dos benefícios incluem:
- Geração de previsões precisas sem escrever código
- Acesso rápido e fácil à preparação de dados para machine learning
- Utilização do auto ml para gerar previsões precisas
- Validação de modelos com a ajuda de cientistas de dados usando o Amazon Sagemaker Studio
Como funciona o Amazon Sagemaker Canvas
O processo de utilização do Amazon Sagemaker Canvas é simples e não requer conhecimentos avançados de programação ou estatística. A seguir, estão os passos envolvidos:
Passo 1: Importar e unificar dados
No primeiro passo, você deve importar e unificar os dados provenientes de fontes diferentes. Com o Amazon Sagemaker Canvas, é possível importar dados de fontes diversas e criar conjuntos de dados unificados para o treinamento do modelo.
Passo 2: Selecionar os dados para previsão
No segundo passo, você seleciona o alvo de previsão e os valores que deseja prever. Com base nos dados disponíveis, é possível escolher as variáveis que serão utilizadas para gerar as previsões.
Passo 3: Construir o modelo sem escrever código
No terceiro passo, o Amazon Sagemaker Canvas permite que você prepare e analise os dados automaticamente, sem a necessidade de escrever código. O processo de construção do modelo é extremamente simples, bastando um clique de botão para criar o modelo desejado.
Passo 4: Gerar e entender as previsões
No último passo, você pode gerar conjuntos de previsões individuais ou em massa. Além disso, é possível melhorar a precisão do modelo removendo ou adicionando colunas de variáveis relevantes.
Executando o processo no Amazon Sagemaker Canvas
Para demonstrar como utilizar o Amazon Sagemaker Canvas, faremos um passo a passo completo. Escolheremos um conjunto de dados para análise, criaremos o modelo e geraremos as previsões.
Resultados e avaliação do modelo
Após a execução do processo, é possível avaliar a precisão das previsões e identificar as variáveis que tiveram maior impacto nessa precisão. O Amazon Sagemaker Canvas oferece uma visualização clara desses resultados, permitindo uma análise aprofundada.
Conclusão
O Amazon Sagemaker Canvas é uma ferramenta revolucionária que simplifica o processo de machine learning, permitindo que pessoas sem conhecimentos avançados possam gerar previsões precisas. Com sua abordagem visual e sem código, o Amazon Sagemaker Canvas abre portas para uma nova era de análise de dados. Experimente o Amazon Sagemaker Canvas e descubra o poder do machine learning sem escrever código.
Perguntas Frequentes
Q: O Amazon Sagemaker Canvas é adequado para usuários sem conhecimentos de programação?
A: Sim, o Amazon Sagemaker Canvas foi desenvolvido para ser utilizado por pessoas sem conhecimentos avançados de programação. Com sua abordagem visual e sem código, qualquer usuário pode gerar previsões precisas.
Q: É possível utilizar o Amazon Sagemaker Canvas para melhorar a precisão de modelos existentes?
A: Sim, o Amazon Sagemaker Canvas permite que você crie versões do modelo e faça ajustes para melhorar sua precisão. Você pode remover variáveis irrelevantes ou adicionar novas variáveis para aprimorar o desempenho do modelo.
Q: O Amazon Sagemaker Canvas oferece suporte a conjuntos de dados grandes?
A: Sim, o Amazon Sagemaker Canvas é capaz de processar conjuntos de dados de diferentes tamanhos, desde pequenos conjuntos até conjuntos de dados de grande escala.