models
Создание безкодового рабочего процесса машинного обучения с Snowflake, Amazon SageMaker Canvas и Amazon Quick — Часть 1: Настройка среды Snowflake
В этой статье рассматривается процесс настройки среды Snowflake для использования безкодового машинного обучения с Amazon SageMaker Canvas, что позволяет бизнес-пользователям создавать модели и получать прогнозы без необходимости программирования.
AS1 NewsИсточник: aws.amazon.com
AMZN
SNOWОрганизации в сферах здравоохранения, розничной торговли и наук о жизни собирают большие объемы операционных данных в облачных хранилищах Snowflake. Несмотря на эффективность хранения и масштабируемость, преобразование этих данных в предсказания остается сложной задачей. Традиционные подходы к машинному обучению требуют привлечения специалистов, длительной разработки и значительных инженерных ресурсов, что замедляет процесс и ограничивает эксперименты бизнес-пользователей.
Решение, представленное в этой статье, — это безкодовый ML-рабочий процесс, основанный на Amazon SageMaker Canvas. Он позволяет визуально исследовать данные, подготовить признаки, строить предиктивные модели и получать инсайты без написания кода и зависимости от специалистов по данным. Такой подход расширяет возможности бизнес-аналитиков, владельцев продуктов и операционных команд, ускоряя принятие решений при сохранении корпоративных стандартов безопасности и управления.
В первой части серии описывается настройка аккаунта AWS и среды Snowflake. В следующих частях будет рассмотрено подключение Amazon SageMaker Canvas к Snowflake для подготовки данных и построения модели обнаружения мошенничества, а также визуализация прогнозов в Amazon Quick для создания интерактивных панелей и обмена инсайтами.
Для реализации решения необходимо иметь аккаунты AWS и Snowflake. В статье подробно описывается создание базы данных Snowflake, загрузка тестовых данных по мошенничеству и получение данных для подключения к Amazon SageMaker Canvas.
Настройка включает создание базы данных и таблицы с примерными данными, моделирование транзакций и отметку мошеннических операций, что позволяет подготовить рабочую среду для последующего анализа и построения моделей.
В завершение, авторы подчеркивают, что данный подход позволяет снизить зависимость от специалистов по данным, ускорить процесс получения инсайтов и обеспечить безопасность данных при использовании визуальных инструментов для подготовки данных и построения моделей.
Обеспечивает доступность безкодового машинного обучения для бизнес-пользователей, ускоряет аналитические процессы и повышает безопасность данных.