Организации в области здравоохранения, розничной торговли и наук о жизни генерируют огромные объемы операционных данных в облачных хранилищах данных, таких как Snowflake. Однако преобразование этих данных в значимые прогнозы остается сложной задачей. Традиционные подходы к машинному обучению требуют специализированных команд и длительных циклов разработки, что ограничивает возможности экспериментов для пользователей, которые лучше всего понимают данные.
Безкодовые рабочие процессы машинного обучения, такие как Amazon SageMaker Canvas, меняют эту динамику. С помощью этого инструмента пользователи могут исследовать наборы данных, подготавливать функции, строить предсказательные модели и генерировать инсайты визуально, не прибегая к написанию кода и не зависимо от ресурсов в области науки о данных. Это позволяет бизнес-аналитикам и операционным командам ускорить процесс принятия решений при сохранении безопасности и управления данными.
Данная статья является первой из трех частей, в которой рассматривается настройка учетной записи AWS и среды Snowflake. В следующих частях будет обсуждено, как использовать эти инструменты для создания и внедрения моделей машинного обучения в бизнес-процессы, что может значительно повысить эффективность работы организаций.