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# Machine learning automatisé, sans programmation ou à programmation schématisée
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Amazon SageMaker AI propose les fonctionnalités suivantes pour automatiser les principales tâches d'apprentissage automatique et utiliser des solutions sans code ou à faible code.
+ **Amazon SageMaker Canvas** : pour une UI-based expérience AutoML sans code, les nouveaux utilisateurs doivent utiliser l'application [Amazon Canvas dans SageMaker [Amazon SageMaker ](studio-updated.md)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) Studio.

  Amazon SageMaker Canvas fournit aux analystes et aux scientifiques des données citoyens des fonctionnalités sans code pour des tâches telles que la préparation des données, l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection d'algorithmes, la formation 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 une variété de cas d'utilisation, notamment la vision par ordinateur, la prévision de la demande, la recherche intelligente et l'IA générative.
+ **Amazon SageMaker Autopilot** : [Amazon SageMaker Autopilot](autopilot-automate-model-development.md) est un ensemble de fonctionnalités d'apprentissage automatique (AutoML) qui automatise le processus de bout en bout de création, de formation, de réglage et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique. 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 effectue une optimisation des hyperparamètres afin de trouver le modèle le plus performant pour votre ensemble de données.
  + Depuis le 30 novembre 2023, l'interface utilisateur (UI) d'Autopilot est intégrée à l'application [Amazon SageMaker Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html) dans Studio.
  + Les utilisateurs d'[Amazon SageMaker Studio Classic, version](studio.md) précédente de Studio, peuvent continuer à utiliser l'interface utilisateur du pilote automatique dans Studio Classic. Les utilisateurs expérimentés en codage peuvent continuer à utiliser la [références d’API AutoML](autopilot-automate-model-development.md) de tous les kits SDK pris en charge pour la mise en œuvre technique.
**Note**  
Si vous avez utilisé le pilote automatique 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' SageMaker application Canvas. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [(Facultatif) Migrer du pilote automatique dans Studio Classic vers Canvas SageMaker](studio-updated-migrate-ui.md#studio-updated-migrate-autopilot).
+ **Amazon SageMaker JumpStart** : SageMaker JumpStart propose des modèles open source préformés pour un large éventail de types de problèmes afin de vous aider à démarrer avec le machine learning. Vous pouvez entraîner et ajuster progressivement ces modèles avant leur déploiement. JumpStart fournit également des modèles de solutions qui configurent l'infrastructure pour les cas d'utilisation courants, ainsi que des exemples de blocs-notes exécutables pour l'apprentissage automatique avec l' SageMaker IA.

**Topics**
+ [SageMaker Pilote automatique](autopilot-automate-model-development.md)
+ [SageMaker JumpStart modèles préentraînés](studio-jumpstart.md)