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Machine learning automatisé, sans programmation ou à programmation schématisée
Amazon SageMaker AI propose les fonctionnalités suivantes pour automatiser les principales tâches de machine learning et utiliser des solutions sans programmation ou à programmation schématisée.
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Amazon SageMaker Canvas : pour bénéficier d’une expérience AutoML sans programmation basée sur l’interface utilisateur, les nouveaux utilisateurs doivent utiliser l’application Amazon SageMaker Canvas dans Amazon SageMaker Studio.
Amazon SageMaker Canvas fournit aux analystes et aux spécialistes des données citoyens des fonctionnalités sans programmation pour des tâches telles que la préparation des données, l’ingénierie des caractéristiques, la sélection d’algorithmes, l’entraînement et le réglage, l’inférence, etc. Les utilisateurs peuvent tirer parti des visualisations intégrées et des analyses hypothétiques pour explorer leurs données et différents scénarios, grâce à des prédictions automatisées qui leur permettent de produire facilement leurs modèles. SageMaker Canvas prend en charge divers cas d’utilisation, notamment la vision par ordinateur, la prévision de la demande, la recherche intelligente et l’IA générative.
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Amazon SageMaker Autopilot : Amazon SageMaker Autopilot est un ensemble de fonctionnalités de machine learning automatique (AutoML) qui automatise le processus de bout en bout de création, d’entraînement, de réglage et de déploiement de modèles de machine learning. Amazon SageMaker Autopilot analyse vos données, sélectionne des algorithmes adaptés à votre type de problème, prétraite les données pour les préparer à l’entraînement, gère l’entraînement automatique des modèles et optimise les hyperparamètres afin de trouver le modèle le plus performant pour votre jeu de données.
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Depuis le 30 novembre 2023, l’interface utilisateur (IU) d’Autopilot est intégrée à l’application Amazon SageMaker Canvas dans Studio.
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Les utilisateurs d’Amazon SageMaker Studio Classic, la version précédente de Studio, peuvent continuer à utiliser l’interface utilisateur d’Autopilot dans Studio Classic. Les utilisateurs expérimentés en codage peuvent continuer à utiliser la références d’API AutoML de tous les kits SDK pris en charge pour la mise en œuvre technique.
Note
Si vous avez utilisé Autopilot dans Studio Classic jusqu’à présent et que vous souhaitez migrer vers SageMaker Canvas, vous devrez peut-être accorder des autorisations supplémentaires à votre profil utilisateur ou à votre rôle IAM afin de pouvoir créer et utiliser l’application SageMaker Canvas. Pour plus d’informations, consultez (Facultatif) Migrer du pilote automatique dans Studio Classic vers Canvas SageMaker .
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Amazon SageMaker JumpStart : SageMaker JumpStart fournit des modèles open-source pré-entraînés pour un large éventail de types de problèmes afin de vous aider à démarrer avec le machine learning. Vous pouvez entraîner et ajuster ces modèles de manière incrémentielle avant le déploiement. JumpStart fournit également des modèles de solutions qui mettent en place une infrastructure pour les cas d’utilisation courants, ainsi que des blocs-notes d’exemples exécutables pour le machine learning avec SageMaker AI.
