Publié le: Aug 17, 2022
Amazon SageMaker Canvas propose désormais une intégration plus rapide en permettant aux utilisateurs d'importer automatiquement des données depuis leur disque local, sans étape supplémentaire. SageMaker Canvas est une interface visuelle de type pointer-cliquer qui permet aux analystes métier de générer seuls des prédictions de ML précises, sans nécessiter une expérience dans le machine learning (ML) ou écrire la moindre ligne de code. SageMaker Canvas permet d'accéder facilement à des données provenant de diverses sources et de les combiner, de nettoyer automatiquement les données et de créer des modèles ML pour générer des prédictions précises en quelques clics.
SageMaker Canvas permet aux utilisateurs d'importer des données à partir de diverses sources, notamment Amazon S3, Amazon Redshift, Snowflake et le disque local. À compter d'aujourd'hui, les utilisateurs peuvent charger directement des jeux de données depuis leur disque local vers SageMaker Canvas, sans avoir à contacter leurs administrateurs, les autorisations requises étant activées par défaut. Pour les administrateurs, le paramètre « Activer les autorisations Canvas » est activé lors de la configuration d'un domaine, ce qui permet à SageMaker d'associer une politique de partage des ressources entre origines multiples (CORS) au compartiment Amazon S3 par défaut pour le chargement de fichiers locaux. Si les administrateurs ne veulent pas que les utilisateurs de domaine chargent automatiquement des fichiers locaux, ils peuvent choisir de désactiver ce paramètre.
L'intégration plus rapide grâce à l'intégration automatique des données à partir du disque local est désormais disponible dans toutes les régions AWS où SageMaker Canvas est pris en charge. Pour en savoir plus et démarrer, veuillez vous reporter à la documentation Amazon SageMaker Canvas et à la page produit SageMaker Canvas.