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Amazon SageMaker Canvas

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8月21日
05:41
05:41官方一手AWS Machine Learning Blog@Anu Kaggadasapura Nagaraja
本教程是系列第三部分，讲解如何将 Amazon SageMaker Canvas 的欺诈检测预测结果导入 Amazon QuickSight。用户可以在 QuickSight 中构建交互式仪表盘，利用生成式 BI 功能以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
技巧SnowflakeAmazon SageMaker CanvasAmazon QuickSight
推荐理由：AWS 教你用 Snowflake、SageMaker Canvas 和 QuickSight 做无代码机器学习，第三部分讲怎么把预测结果做成仪表盘和报告，还能用自然语言提问，比 Excel 强多了。
原文
05:40
05:40官方一手AWS Machine Learning Blog@Anu Kaggadasapura Nagaraja
本教程是系列第二部分，介绍如何将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake。使用 Data Wrangler 进行数据准备和可视化转换。训练 XGBoost 模型用于欺诈检测，全程无需编写机器学习代码。
技巧SnowflakeAmazon SageMaker CanvasXGBoost
推荐理由：AWS 教你用 SageMaker Canvas 连接 Snowflake，可视化处理数据，还能训练 XGBoost 模型，全程不用写代码，超适合想快速上手 ML 的人。
原文
05:38
05:38官方一手AWS Machine Learning Blog@Anu Kaggadasapura Nagaraja
本文是系列教程的第一部分。文章指导用户在 AWS 账户中设置 Snowflake 环境。该环境将用于与 Amazon SageMaker Canvas 配合，构建一个无需编写代码的机器学习工作流。这个工作流旨在将存储在 Snowflake 中的运营数据转化为预测模型，例如欺诈检测模型。
技巧SnowflakeAmazon SageMaker Canvas无代码
推荐理由：AWS 教你用 Snowflake 和 SageMaker Canvas 搭建无代码机器学习工作流，第一部分讲怎么在 AWS 上配置 Snowflake，为后续做欺诈检测模型打基础。
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