SageMaker Canvas は SageMaker JumpStart で提供されている学習済みモデルを利用できるインタフェースおよび、 AutoML の機能である SageMaker Autopilot を用いた学習ジョブを ノーコードで実行できる機能を提供するサービス。

使い終わったら明示的にログアウトしないとワークスペースインスタンスの 料金がかかり続けるので注意。

今回は商品マスタと出荷ログを用いて発送日数を予測するチュートリアルで 後者の学習ジョブを実行する機能を試す。

まずアップロードしたログとマスタデータを ID で JOIN してデータセットを作成する。

次に予測対象のカラムと学習に用いるカラムを選択する。推奨の Model Type が自動で選択されるが手動で変更できる。

なお Text analysis のモデルの場合は単一のテキストカラムをソースとして選ぶ形式だった。

学習が終わると最良のモデルの予測結果と実際の値の比較や各カラムの重要度が表示される。

他のモデルのスコアを確認して採用することもできる。

学習したモデルは Model Registry に登録したり real-time endpoints をデプロイすることができるほか、 SageMaker Studio へ Autopilot のモデルとして Share することもできる。

Share すると SageMaker Studio からも結果の確認やデプロイができ、 生成された設定で Autopilot のワークフローを実行する Notebook を import することもできるようになる。