Amazon SageMaker Canvas 专业2021年〜
无需编写代码即可构建机器学习模型的可视化工具
它能做什么
Amazon SageMaker Canvas 是一项无需编写代码即可构建机器学习模型的可视化工具。通过拖放操作导入数据、选择目标列，即可自动训练预测模型。支持分类、回归、时间序列预测等任务，业务用户无需 ML 专业知识即可进行数据分析。
使用场景
用于销售预测、客户流失预测、库存需求预测、质量检测等业务预测场景。业务分析师无需依赖数据科学团队即可自主构建模型。
日常类比
可以比作自动驾驶的数据分析工具。只需告诉它想预测什么（目标），它就会自动选择最佳路线（算法）到达目的地（预测结果）。无需了解引擎（ML 算法）的工作原理。
什么是 SageMaker Canvas
Amazon SageMaker Canvas 是 SageMaker 系列中面向业务用户的无代码 ML 工具。通过可视化界面完成数据导入、模型训练、预测的全流程。底层使用 AutoML 自动尝试多种算法并选择最佳模型。训练完成后可以直接在界面中进行预测或通过 API 集成到应用。
数据准备与模型训练
Canvas 支持从 S3、Redshift、本地文件等导入数据。可视化界面可以预览数据、处理缺失值、选择特征列。选择目标列后点击训练，Canvas 自动执行特征工程和模型选择。训练完成后显示模型准确度和特征重要性。 如需了解数据准备与模型训练的实践方法，可参考相关书籍（Amazon）。
开始使用
从 SageMaker 控制台启动 Canvas 应用。上传 CSV 数据或连接数据源，选择要预测的列，点击训练按钮。训练完成后（通常几小时），即可输入新数据获取预测结果。
注意事项
- Canvas 的模型训练可能需要数小时，取决于数据量和复杂度
- 训练好的模型可以共享给 SageMaker Studio 的数据科学家进行进一步优化
