ml

| Olvasási idő: 5 perc |

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás területén az elmúlt években hatalmas a hype. Egyre több vállalat szeretné az adatait hatékonyabban használni, előrejelzéseket készíteni, automatizált döntéstámogatást bevezetni. A probléma legtöbbször az, hogy a gépi tanulás bevezetéséhez általában Data Scientist-okra (adatkutató, adatszakértő), fejlesztőkre és komoly programozói háttérre van szükség. Emellett a megfelelő minőségű eredmény hihetetlenül sok adatot ás így rengeteg időt kíván.

Ezt a belépési korlátot oldja fel az Amazon Web Services (AWS) egyik szolgáltatása, a SageMaker Canvas, amely a NoCode megközelítésnek köszönhetően egyszerűsíti le a gépi tanulás folyamatát.

Mi az a SageMaker Canvas?

A SageMaker Canvas az AWS SageMaker család része, amelyet kifejezetten úgy terveztek, hogy kódírás nélkül is lehessen prediktív modelleket létrehozni. A felület egy vizuális, drag-and-drop alapú eszköz, ahol a felhasználó a teljes gépi tanulási folyamatot végigviheti:

• adatforrások csatlakoztatása,
• adattisztítás és előfeldolgozás,
• modellépítés és tanítás,
• predikciók készítése és megosztása.

Mindez úgy történik, hogy közben nincs szükség Python-kódra vagy statisztikai algoritmusok mély ismeretére. A Canvas a háttérben az AWS erőforrásait használja, és automatikusan a legmegfelelőbb algoritmusokat választja ki az adott feladathoz.

Hogyan működik a gyakorlatban?

A SageMaker Canvas első lépésként adatkapcsolatok felépítését teszi lehetővé. Ide csatolhatók CSV fájlok, Amazon S3-ban tárolt adatok, vagy akár relációs adatbázisok. Ezután a rendszer segít az adatok előkészítésében:

• hiányzó értékek kezelése,
• duplikált sorok kiszűrése,
• típuskonverziók,
• vizualizációk létrehozása az adatok megértéséhez.

A következő lépés a modellépítés, ahol a felhasználónak mindössze ki kell választania, hogy milyen típusú előrejelzést szeretne: például osztályozás (igen/nem döntés), regresszió (számérték előrejelzés) vagy idősort elemző predikciók. A Canvas az AutoML (automated machine learning) módszereit használja: több algoritmust futtat párhuzamosan, és kiválasztja a legjobban teljesítőt.

A modell elkészülte után a felhasználó azonnal kipróbálhatja a predikciókat. Például új adatokat adhat meg, és megnézheti, hogyan reagál a modell. A végeredmény exportálható és megosztható másokkal, vagy integrálható üzleti folyamatokba.

Erősségei

1. NoCode használat – Teljesen grafikus, kódírás nélküli környezet.
2. Gyors prototípus-készítés – Az üzleti oldalon dolgozó kollégák gyorsan tudják validálni ötleteiket.
3. AWS integráció – Könnyen összekapcsolható más AWS szolgáltatásokkal (pl. S3, Redshift).
4. Automatizált modellezés – Nem szükséges az algoritmusok közötti választás, a Canvas maga találja meg a legjobbat.
5. Vizualizációk és magyarázhatóság – Grafikonokkal és elemzésekkel segít megérteni, hogy a modell miért hozott adott döntést.

Korlátai

1. Komplex projektekhez kevés – Ha speciális algoritmusokra vagy finomhangolásra van szükség, a Canvas már nem elegendő.
2. Adatminőség (kritikus) – A rossz adat nem ad jó eredményt, még akkor sem, ha az eszköz egyszerű.
3. Költségvonzat – A Canvas mögött futó számítások AWS erőforrásokat igényelnek, amelyek költsége gyorsan nőhet nagy adatállományoknál.
4. Nem minden üzleti kérdésre jó – A modell típusai korlátozottak, így nem minden problémát lehet vele lefedni.

Kapcsolódó AWS megoldások a SageMaker Canvas mellett

A SageMaker Canvas önmagában is hasznos NoCode eszköz, de az AWS-en belül több kapcsolódó szolgáltatás is erősíti a képességeit. Ezek együtt egy teljes gépi tanulási életciklust fednek le:

• Amazon SageMaker Studio
  A Canvas „profi testvére”. Egy teljes körű fejlesztői környezet (IDE), ahol adattudósok és fejlesztők kódolva készíthetnek és finomhangolhatnak modelleket. A Canvas felhasználói gyakran ide továbbítják a sikeres prototípusokat további optimalizálásra.
• Amazon S3
  Az egyik legfontosabb adatforrás és adattár. A legtöbb felhasználó ide tölti fel a modellhez használt nyers adatokat, amelyekhez a Canvas közvetlenül kapcsolódhat.
• Amazon Redshift
  Ha a vállalat nagy mennyiségű strukturált adatot kezel adatbázisban, a Canvas képes közvetlenül csatlakozni a Redshifthoz, és onnan beolvasni az adatokat modellezéshez.
• AWS Glue
  Adat-előkészítési és ETL (Extract, Transform, Load) folyamatokhoz használható. Segít megtisztítani és átalakítani az adatokat, mielőtt azok a Canvas-ba kerülnek.
• Amazon QuickSight
  Az előrejelzések és eredmények vizualizálásához használható BI (Business Intelligence) eszköz. A Canvas által készített predikciók integrálhatók QuickSight dashboardokba, így az üzleti döntéshozók egyszerűen láthatják az elemzések eredményeit.
• AWS Identity and Access Management (IAM)
  Fontos kiegészítő, amely biztosítja, hogy a különböző felhasználók csak a számukra engedélyezett adatokhoz és Canvas-funkciókhoz férjenek hozzá.

Ezek a szolgáltatások együtt alkotják azt a környezetet, ahol a SageMaker Canvas valóban ki tudja bontakoztatni a NoCode gépi tanulási lehetőségeit: a nyers adatok betöltésétől kezdve a modellezésen át egészen az üzleti irányítópultokig.

Kinek való a SageMaker Canvas?

A Canvas ideális választás azok számára, akik szeretnének a gépi tanulás világába belépni, de nem rendelkeznek fejlesztői tudással. Például:

• Üzleti döntéshozók: gyors előrejelzésekhez, üzleti forgatókönyvek modellezéséhez.
• Adatelemzők: akik szeretnének kódírás nélkül kísérletezni ML-modellekkel.
• Oktatók és diákok: akik bevezetésként ismerkednek a gépi tanulással.
• Kisebb cégek: ahol nincs külön adatkutató csapat, de mégis szeretnének adatvezérelt döntéseket hozni.

Jöjjön egy példa

Képzeljünk el egy üzletláncot, amelynek több telephelye van Magyarország különböző városaiban. A vállalat rendelkezik több évre visszamenőleg bevételi adatokkal, beleértve a világjárvány időszakát is. A cég elemzői most a vezetőség számára szeretnének egy minimum hat hónapos előrejelzést (predikciót) készíteni minden egyes üzlet jövőbeli bevételére.

A SageMaker Canvas lehetővé teszi, hogy az elemzők feltöltsék az eddigi adatokat, és kiegészítsék azokat olyan külső tényezőkkel, mint például a magyarországi nemzeti ünnepek és munkaszüneti napok. Így a modell nemcsak a múltbeli trendekből tanul, hanem figyelembe tudja venni azokat az időszakokat is, amikor az üzletek forgalma rendszerint megváltozik.

Miért tökéletes megoldás erre a Canvas?

• Nincs szükség programozói tudásra, az elemzők önállóan tudják használni
• Könnyen integrálhatók külső tényezők, például ünnepnapok vagy speciális időszakok
• Gyorsan elkészíthető prototípus, ami azonnali üzleti értéket ad
• A modell eredményei egyszerűen megoszthatók a vezetőséggel, vizualizációk formájában

Az így elkészült prediktív modell pontosabb előrejelzéseket ad a bevételekre, ami segíti a vezetőséget a készletezésben, a munkaerő-beosztás megtervezésében, valamint a marketingkampányok időzítésében.

Összegzés

A SageMaker Canvas az egyik legígéretesebb NoCode eszköz arra, hogy a gépi tanulás világát közelebb hozza azokhoz, akik nem fejlesztők vagy adatkutatók. Könnyű használata révén üzleti szakemberek is képesek lesznek prediktív modelleket készíteni, és ezzel adatvezérelt döntéseket hozni. Bár nem helyettesíti a szakértői munkát, remek eszköz gyors prototípusokhoz, hitelesítéshez és az AI használatának bevezetéséhez egy szervezetben.