SageMaker AI Canvas による予測モデルの構築 - Amazon Quick Suite
予測モデルを構築するデータセットの作成考慮事項

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SageMaker AI Canvas による予測モデルの構築

Amazon Quick Suite の作成者は、データを SageMaker AI Canvas にエクスポートして、Quick Suite に返送できる ML モデルを構築できます。作成者はこれらの ML モデルを使用して、分析やダッシュボードの作成に使用できる予測分析でデータセットを拡張できます。

前提条件

  • IAM Identity Center と統合された Quick Suite アカウント。Quick Suite アカウントが IAM Identity Center と統合されていない場合は、新しい Quick Suite アカウントを作成し、ID プロバイダーとして IAM Identity Center 対応アプリケーションを使用するを選択します。

  • IAM アイデンティティセンターと統合された新しい SageMaker AI ドメイン。IAM アイデンティティセンターによる SageMaker AI ドメインへのオンボーディングの詳細については、「Onboard to SageMaker AI Domain using IAM Identity Center」を参照してください。

Amazon Quick Sight から SageMaker AI Canvas で予測モデルを構築する

SageMaker AI Canvas で予測モデルを構築するには

  1. Amazon Quick Suite にログインし、予測モデルを作成する表形式テーブルまたはピボットテーブルに移動します。

  2. ビジュアルメニューを開き、[予測モデルの構築] を選択します。

  3. 表示される [SageMaker AI Canvas で予測モデルを構築する] のポップアップで、表示される情報を確認したうえで、[SageMaker Canvas にデータをエクスポート] を選択します。

  4. [エクスポート] ペインが表示されるので、エクスポートの完了後に [SageMaker Canvas へ移動] を選択して SageMaker AI Canvas コンソールに移動します。

  5. SageMaker AI Canvas で、Quick Sight からエクスポートしたデータを使用して予測モデルを作成します。予測モデルの作成に役立つガイド付きツアーに従うことも、ツアーをスキップして自分のペースで作業することもできます。SageMaker AI Canvas での予測モデルの作成について詳しくは、「Build a model」を参照してください。

  6. 予測モデルを Quick Sight に送り返します。SageMaker AI Canvas から Amazon Quick Sight にモデルを送信する方法の詳細については、「モデルを Amazon Quick Sight に送信する」を参照してください。

SageMaker AI Canvas モデルを使用したデータセットの作成

SageMaker AI Canvas で予測モデルを作成して Quick Sight に戻したら、新しいモデルを使用して新しいデータセットを作成するか、既存のデータセットに適用します。

データセットに予測フィールドを追加するには

  1. Quick Suite コンソールを開き、左側のデータを選択し、データセットタブを選択します。

  2. 新しいデータセットをアップロードするか、既存のデータセットを選択します。

  3. [編集] を選択します。

  4. データセットのデータ準備ページで [追加] を選択し、次に [予測フィールドの追加] を選択して [SageMaker AI による拡張] モーダルを開きます。

  5. Model で、SageMaker AI Canvas から Quick Sight に送信したモデルを選択します。スキーマファイルは [詳細設定] ペインに自動的に入力されます。入力内容を確認して [次へ] を選択します。

  6. [結果を確認] ペインで、SageMaker AI Canvas で作成したモデルの対象となる列のフィールド名と説明を入力します。

  7. 終了したら、[データの準備] を選択します。

  8. [データの準備] を選択すると、データセットページにリダイレクトされます。新しいデータセットを公開するには、[公開および視覚化] を選択します。

SageMaker AI Canvas のモデルを使用する新しいデータセットを公開すると、データが SPICE にインポートされ、SageMaker AI でバッチ推論ジョブが開始されます。この処理の完了には、最大 10 分かかることがあります。

考慮事項

Quick Sight データを使用した SageMaker AI Canvas モデルの作成には、次の制限が適用されます。

  • SageMaker AI Canvas へのデータ送信に使用される [予測モデルの構築] オプションは、テーブルと表形式のピボットテーブルビジュアルでのみ使用できます。テーブルまたはピボットテーブルのビジュアルには、2 ～ 1,000 個のフィールドと 500 行以上が必要です。

  • 整数データ型または地理データ型を含むデータセットに予測フィールドを追加すると、スキーママッピングエラーが発生します。この問題を解決するには、整数データ型または地理データ型をデータセットから削除するか、新しいデータ型に変換してください。