Amazon SageMaker Canvas: Facilitando o Machine Learning
Você já se perguntou como transformar dados em insights valiosos sem precisar mergulhar de cabeça em linhas de código? Essa é a promessa do Amazon SageMaker Canvas, uma ferramenta da AWS que democratiza o uso do Machine Learning, tornando-o acessível para todos, desde cientistas de dados até profissionais de negócios.
O Amazon SageMaker Canvas se insere no ecossistema do Amazon SageMaker, que é uma verdadeira porta de entrada para o mundo do Machine Learning. Ele é uma ferramenta low-code que permite a criação de modelos de ML sem a necessidade de conhecimento técnico profundo, facilitando a vida de cientistas de dados e desenvolvedores. Esse ecossistema inclui não apenas o Canvas, mas também uma série de modelos de base prontos para serem usados e customizados.
O SageMaker Canvas tem uma interface intuitiva que simplifica o processo para todos os tipos de usuários. Ele se integra com o Amazon SageMaker, permitindo análises de negócios e a aplicação de Machine Learning de forma prática. Para aqueles que querem aprender mais, a Amazon oferece cursos na plataforma Skillbuilder, como o curso de criação de modelos de linguagem na AWS.
Dentro da plataforma AWS, o console do SageMaker oferece diversas funcionalidades, incluindo o Amazon Q, um assistente virtual da AWS, e o SageMaker Canvas, que permite a geração precisa de modelos de ML sem necessidade de código. O setup do SageMaker Canvas é super rápido, podendo ser feito com apenas um clique.
A interface do usuário do SageMaker Canvas é organizada de maneira a facilitar a navegação. Na lateral esquerda, você encontra seções como Home, Data Wrangler, Datasets, My Models e ML Ops. Cada uma dessas seções oferece ferramentas e passos claros para selecionar datasets, construir modelos, analisar, prever e fazer deploy de modelos.
Para criar seu primeiro modelo no SageMaker Canvas, você pode começar construindo um modelo customizado. O processo é simples: você escolhe o nome do modelo, define o tipo de problema (como análise preditiva, análise de imagem ou análise de texto) e seleciona o dataset. A partir daí, você constrói o modelo, analisa, prevê e faz o deploy.
Além disso, o Amazon SageMaker oferece uma variedade de modelos prontos para uso, incluindo modelos de Generative AI e modelos JumpStart, como Claude 2, Titan e Llama-2-70b-Chat. Esses modelos facilitam ainda mais a aplicação de Machine Learning, proporcionando uma base sólida para diversas análises e previsões.
Entender os datasets no SageMaker é crucial. A plataforma permite a importação de dados de diversas fontes, e oferece uma visão gráfica que traz insights básicos e permite a formatação dos fluxos de dados. Python é a linguagem base para configuração e geração de predições.
Registrar um modelo no SageMaker é simples e, uma vez pronto, ele fica disponível na seção My Models. Sobre as cobranças, o SageMaker Canvas oferece formas de reverter cobranças inesperadas através do Support Center e do Billing, onde você pode ver detalhamentos e configurar alertas de custos.
Encerrar seu domínio no SageMaker Canvas é fácil. Após terminar de treinar os modelos, faça log out no canto inferior esquerdo. Se houver uma instância rodando, você pode deletar o domínio também.
O Amazon SageMaker Canvas é uma ferramenta poderosa que simplifica o Machine Learning, tornando-o acessível e eficiente para usuários de todos os níveis. Seja você um cientista de dados ou um profissional de negócios, o SageMaker Canvas é seu aliado na transformação de dados em valor real.
