AWS conecta SageMaker Canvas con Snowflake y QuickSight para ML sin código
Resumen En qué punto está
AWS ha publicado una serie de tres tutoriales que muestran cómo construir flujos completos de machine learning sin escribir código, usando SageMaker Canvas conectado a Snowflake para acceder y preparar datos, y QuickSight para visualizar resultados. El caso de uso ilustrativo es un modelo de detección de fraude con XGBoost. La solución mantiene los datos dentro de Snowflake sin necesidad de exportación manual y permite a usuarios no técnicos entrenar modelos y generar dashboards interactivos con IA generativa integrada.
Resumen generado mediante IA a partir de las 3 noticias de la historia. Última actualización: 9 sep.
Enviar esta historia por correo
Enviado. Revisa que llegue a la bandeja de entrada de quien lo reciba.
La dirección no parece válida.
Has enviado varios correos seguidos. Espera un rato.
No se ha podido comprobar que no eres un robot. Vuelve a intentarlo.
No se ha podido enviar. Inténtalo de nuevo en unos minutos.
Línea temporal
-
AWS integra SageMaker Canvas con Snowflake para ML sin código en datos empresariales
AWS publica un tutorial de tres partes mostrando cómo construir flujos de machine learning sin código utilizando Amazon SageMaker Canvas conectado a Snowflake. La solución permite a usuarios no técnicos preparar datos…
-
AWS integra SageMaker Canvas con Snowflake para flujos ML sin código
AWS ha publicado la segunda parte de un tutorial sobre cómo construir flujos de aprendizaje automático sin necesidad de escribir código, integrando SageMaker Canvas con Snowflake. El tutorial demuestra cómo conectar…
-
AWS amplía integración de SageMaker Canvas con QuickSight para ML sin código
AWS ha publicado la tercera entrega de su serie sobre workflows de ML sin código, que muestra cómo integrar predicciones de SageMaker Canvas (modelo de detección de fraude con XGBoost) directamente en Amazon QuickSight…
Tu opinión
Te hemos enviado un correo para confirmar tu dirección. El comentario se procesará cuando pulses el enlace.
Gracias. Tu comentario se publicará cuando lo revise el equipo (los primeros comentarios de cada persona se moderan).
Comentario publicado. Gracias por participar.
No se puede comentar aquí.
Indica un nombre (de 2 a 60 caracteres).
El correo no parece válido.
El comentario debe tener entre 10 y 2.000 caracteres.
Demasiados enlaces en el comentario.
No se ha podido comprobar que no eres un robot. Vuelve a intentarlo.
Has alcanzado el límite diario de comentarios.
Demasiados comentarios seguidos. Espera un rato.
No se ha podido enviar el correo de confirmación. Inténtalo de nuevo en unos minutos.