プロジェクトで最も時間と手間のかかる作業であることが多い機械学習のデータ準備を効率化および加速するためのビジュアルインターフェイスが用意されています。モデルを構築してデプロイできる、ローコードのビジュアルインターフェイスです。モデルの構築、デプロイのための、エンドツーエンドでコード不要のワークスペースがユーザーに提供されます。Canvasでは、MLワークフローの複雑な部分を抽象化することで、コードを記述しなくてもデータを準備し、モデルを構築または使用して、非常に正確なビジネスインサイトを生成できます。Canvasでデータを準備すると、ページの読み込みが最大で10倍速くなり、データ準備のための自然言語インターフェイス、各ステップでデータのサイズと形式を表示する機能、データフローを繰り返し処理するために改善された置換処理や順序変更など、多くの拡張機能が提供されます。微調整することもできます。移行する方法を示します。ファイルを移動する例を紹介します。大まかな手順は次のとおりです。フローファイルをインポートします。いうフォルダを使用します。ファイルシステムブラウザ部分を使用してフォルダが作成されています。フローファイルを慎重に移動して統合してください。フォルダーに移動されています。開き、右側のペインに表示されます。コピーするには、次の手順を実行します。新しいターミナルを開きます。「ファイル」メニューで「ターミナル」を選択します。アカウント番号に置き換えてください)。同期プロセスの例を示しています。すべてのファイルがアップロードされると、確認メッセージが表示されます。ロケーションのニーズに合わせて調整できます。コンソールを使用してファイルがコピーされたことを確認できます。バケットに入っていることを確認しています。インポートするには、次の手順を実行します。Wrangler」を選択します。