Amazon SageMaker Canvas 增加了新的数据准备功能和可用性更新

Amazon SageMaker Canvas 是一个可视化的点击式界面，可帮助业务分析师自行生成准确的 ML 预测，而无需任何机器学习经验或编写任何代码。SageMaker Canvas 可让您轻松访问和组合来自各种来源的数据，自动清理数据并应用各种数据调整，以及构建 ML 模型以通过点击几下即可生成准确的预测。

今天，Amazon SageMaker Canvas 宣布推出新的数据准备功能，使在构建 ML 模型之前管理、探索和修改数据集变得更加容易。主要功能包括：

• 筛选行以浏览和修改数据集：您现在可以预览和删除具有缺失值和异常值的行。您还可以指定其他条件来预览和移除数据集中的行。例如，对于数字数据类型，您可以指定诸如大于、小于、等于和介于之间等条件。受支持的条件列表因数据类型而异，请参阅此处的文档
  
• 扩展的时间戳格式和转换，以提取日期和时间：您现在可以从时间戳列中提取日期和时间信息，并创建新列。这简化了时间序列数据的准备和转换，只需点击几下就可以将转换添加到模型配方中。此外，SageMaker Canvas 现在支持多种时间戳格式，因此，更容易通过时间序列数据预测问题。有关时间戳格式和日期、时间提取功能的完整列表，请参阅此处
  

除了上面列出的数据准备和转换功能，您现在还可以重命名数据集和列，以便于使用。其他可用性更新包括改进了面向用户的消息和推荐的操作，以及在构建 ML 模型之前对数据集像元计数的可见性。

从今天开始，新的数据准备和可用性更新在所有支持 Amazon SageMaker Canvas 的区域推出。要了解更多并开始使用，请参阅 Amazon SageMaker Canvas 文档和产品页面。