Amazon SageMaker Canvas の新機能を使用して、自然言語でデータを探索および準備する

11月29日は、Amazon SageMaker Canvas で自然言語命令を使用して、機械学習 (ML) 用にデータを探索、視覚化、変換する機能をご紹介します。

SageMaker Canvas は、データ探索、分析、視覚化、変換のための包括的なデータ準備機能を補完するために、基盤モデル (FM) を利用した自然言語命令の使用をサポートするようになりました。自然言語命令を使用して、データを探索および変換し、高精度の ML モデルを構築できるようになりました。この新しい機能は Amazon Bedrock を利用します。

データは効果的な機械学習の基盤であり、生データを変換して、ML モデルの構築と予測の生成に適したデータとなるようにすることは、より優れたインサイトを得るための鍵となります。ML モデルを構築するためのデータの分析、変換、準備は、多くの場合、ML ワークフローの中で最も時間のかかる部分です。SageMaker Canvas を利用すると、いかなるコードも記述することなく、300 以上の組み込み変換、分析、詳細なデータ品質に関するインサイトレポートを使用して、ML 用のデータをシームレスかつ高速に準備できます。本日より、SageMaker Canvas では、データの探索、視覚化、変換のための自然言語命令を使用して、データの探索と準備のプロセスがより高速かつ簡単になりました。

データ準備タスクは、クエリと応答を使用した自然言語エクスペリエンスを通じて高速化されるようになりました。コンテキストに応じたガイド付きのプロンプトを使用して、すぐにデータを理解および探索し始めることができます。

SageMaker Canvas を利用して住宅価格を予測する ML モデルを構築したいとします。まず、正確なモデルを構築するために住宅データセットを準備する必要があります。新しい自然言語命令の使用を開始するには、SageMaker Canvas アプリケーションを開き、左側のナビゲーションペインで [Data Wrangler] を選択します。[データ] タブで、使用可能なデータセットのリストから、データセットとして canvas-housing-sample.csv を選択し、[データフローを作成]、[作成] の順に選択します。データセットの表形式ビューと、新しい [データ準備のためのチャット] 機能の概要が表示されます。

[データ準備のためのチャット] を選択すると、データセットに関連する一連のガイド付きプロンプトを含むチャットインターフェイスが表示されます。これらのプロンプトのいずれかを使用したり、他の目的でデータをクエリしたりできます。

まず、データセットの品質を理解して、外れ値や異常を特定したいと考えています。このタスクを実行するために、データ品質レポートを生成するよう SageMaker Canvas に指示します。

データに大きな問題はないようです。次に、データ内のいくつかの特徴の分布を視覚化したいと思います。グラフをプロットするよう SageMaker Canvas に指示します。

続いて、特定の行をフィルタリングして、データを変換したいと考えています。母集団が 1,000 未満の行を削除するよう SageMaker Canvas に指示します。Canvas はそれらの行を削除し、変換されたデータのプレビューを表示するとともに、変換を生成したコードを表示および更新するオプションも提供してくれます。

プレビューに満足したので、変換されたデータを右側のデータ変換ステップのリストに追加します。SageMaker Canvas は、コードとともにステップを追加します。

データが変換されたので、コードを 1 行も記述することなく、SageMaker Canvas の同じビジュアルインターフェイスを使用して、住宅価格を予測するための ML モデルを構築し、さらにそのモデルを本番環境にデプロイすることもできるようになりました。

ML のためのデータの準備はかつてないほど簡単になりました!

利用可能なリージョン
自然言語クエリを使用してデータを探索および変換する Amazon SageMaker Canvas の新機能は、Amazon SageMaker Canvas と Amazon Bedrock がサポートされているすべての AWS リージョンでご利用いただけます。

詳細はこちら
Amazon SageMaker Canvas の製品ページ

構築しましょう!

– Irshad

原文はこちらです。