Aprenda Machine Learning sem programação usando AWS Amazon SageMaker Canvas

Tabela de Conteúdos

1. Introdução ao Amazon Sagemaker Canvas
2. Benefícios do Amazon Sagemaker Canvas
3. Como funciona o Amazon Sagemaker Canvas
4. Passo 1: Importar e unificar dados
   1. Importar dados de fontes diferentes
   2. Unificar conjuntos de dados para treinamento
5. Passo 2: Selecionar os dados para previsão
   1. Escolher o alvo de previsão
   2. Selecionar os valores a serem previstos
6. Passo 3: Construir o modelo sem escrever código
   1. Preparar e analisar os dados
   2. Criar o modelo com um clique de botão
7. Passo 4: Gerar e entender as previsões
   1. Gerar um conjunto único de previsões
   2. Melhorar a precisão do modelo
8. Executando o processo no Amazon Sagemaker Canvas
   1. Demonstração passo a passo
9. Resultados e avaliação do modelo
   1. Precisão da previsão
   2. Variáveis que impactam a precisão
10. 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.