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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 d'apprentissage automatique et utiliser des solutions sans code ou à faible code.
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Amazon SageMaker Canvas : pour bénéficier d'une UI-based expérience AutoML sans code, les nouveaux utilisateurs doivent utiliser l'application Amazon SageMaker Canvas dans Amazon SageMaker Studio.
Amazon SageMaker Canvas fournit aux analystes et aux data scientists 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 de l'analyse hypothétique pour explorer leurs données et différents scénarios, avec des prévisions automatisées leur permettant de produire facilement leurs modèles. SageMaker Canvas prend en charge de nombreux 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 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 la formation, gère la formation automatique des modèles et effectue une optimisation des 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 (UI) 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 du pilote automatique 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 utilisiez 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' SageMaker application Canvas. Pour de plus amples informations, veuillez consulter (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 préentraînés pour un large éventail de types de problèmes afin de vous aider à démarrer avec l'apprentissage automatique. Vous pouvez entraîner et ajuster ces modèles de manière incrémentielle avant le 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.
