在多重因素的推动下，如云上几乎无限的算力、数据量的爆炸性增长以及开发人员工具的快速进步及迭代，机器学习已成为各行业的主流。多年来，亚马逊云科技一直致力于降低机器学习的使用门槛，让更多的客户利用机器学习技术。Amazon SageMaker是亚马逊云科技增长速度最快的服务之一，全球数万客户包括阿斯利康、Aurora、Capital One、塞纳、路虎、现代集团、Intuit、汤森路透、Tyson、Vanguard，正使用Amazon SageMaker训练各种规模的机器学习模型，有些模型甚至包含数十亿参数，每月进行数千亿次预测。随着客户在 Amazon SageMaker 上不断扩展其机器学习模型训练和推理，亚马逊云科技也持续投入，仅在过去一年就推出 60 多项Amazon SageMaker新的特性和功能。此次发布的诸多新功能让Amazon SageMaker更强大——更轻松地准备和收集机器学习数据，更快地训练模型，优化推理所需的计算类型和数量，并将机器学习扩展到更广泛的受众。
• Amazon SageMaker Canvas 无代码机器学习预测 ：Amazon SageMaker Canvas 为业务分析师（支持财务、市场、运营和人力资源团队的业务员工）提供可视化界面，他们无需任何机器学习经验，也不必编写代码，即可自行创建更准确的机器学习模型进行预测。越来越多的公司希望通过机器学习重塑其业务和客户体验，这就需要更多来自不同业务领域的员工使用先进的机器学习技术。然而，机器学习通常需要专业技能，获得这些技能通常需要多年的正规教育或强化培训，同时对应的课程难度大且不断变化。Amazon SageMaker Canvas解决了这一挑战，它通过提供一个可视化的、 点击式的用户界面，让业务分析师可以轻松地生成预测。客户将Amazon SageMaker Canvas连接到他们的数据存储（例如 Amazon Redshift、Amazon S3、Snowflake、本地数据存储、本地文件等），Amazon SageMaker Canvas提供可视化工具，帮助客户直观地准备和分析数据。然后，客户无需任何编码，Amazon SageMaker Canvas使用自动机器学习来构建和训练机器学习模型。为确保模型的准确性和有效性，业务分析师还可以在Amazon SageMaker Canvas的控制台中查看和评估模型。Amazon SageMaker Canvas还支持客户将模型导出到 Amazon SageMaker Studio，与数据科学家共享，进一步验证和完善模型。
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