AWS在其機器學習服務(wù)SageMaker加入新的Canvas功能，這讓業(yè)務(wù)分析師能夠以可視化的操作方式，不需要撰寫程序代碼，也不需要機器學習專業(yè)知識，就能構(gòu)建機器學習模型，生成精確的預(yù)測。目前這項服務(wù)僅先在美東俄亥俄、北維吉尼亞，以及美西俄勒岡，還有歐洲法蘭克福和愛爾蘭提供。

企業(yè)能夠借由自動化流程，并且在IT系統(tǒng)嵌入智能功能，來加速業(yè)務(wù)處理速度，但在數(shù)據(jù)科學人力資源限制下，企業(yè)難以大規(guī)模創(chuàng)建所有需要的機器學習系統(tǒng)，因此AWS推出SageMaker Canvas，讓業(yè)務(wù)分析師能夠在缺乏各種算法、訓練參數(shù)、評估指標和部署最佳實踐等機器專業(yè)知識下，也能替日常分析和處理的資料，構(gòu)建預(yù)測系統(tǒng)。

SageMaker Canvas提供直觀的接口，供用戶瀏覽并訪問傳播在云計算或是本地端等，各種不同的數(shù)據(jù)源，只要點擊按鈕就能組合資料集，訓練出精準的模型，當有新資料可用時，就能生成新的預(yù)測。

AWS解釋，SageMaker Canvas使用與Amazon SageMaker相同的技術(shù)，來自動清理和組合資料，并在背景創(chuàng)建數(shù)百個模型，選出性能最佳的模型，來生成用戶需要的預(yù)測。這項機器學習新功能，支持二元分類、多樣分類、數(shù)值回歸和時間串行預(yù)測等多種問題類型，供用戶構(gòu)建像是欺詐偵測、庫存優(yōu)化和減少流失等重要應(yīng)用。