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Category: Amazon SageMaker Canvas

Amazon SageMaker Canvas で製造データの異常を検出

Amazon SageMaker Canvas は、領域の専門家にノーコードインターフェースを提供することで、製造業のジレンマを解決します。データサイエンスの経験が十分になくても、予測、分類、回帰モデルなどの強力な分析や、ML モデルを作成できます。また、作成後、モデルを ML および MLOps 専門家に展開して共有することもできます。この記事では、SageMaker Canvas を使用して、必要な特徴量をデータから選択し、整理する方法を説明します。また、SageMaker Canvas のノーコード機能を使用したモデルチューニングの機能を使って、異常検出のための予測モデルをトレーニングする方法を紹介します。

Amazon Q Developer を使用して Amazon SageMaker Canvas で ML モデルを構築してください

私はデータサイエンティストとして、機械学習の経験がないビジネスアナリスト、マーケティングアナリスト、データアナ […]

Amazon SageMaker Canvas でノーコード機械学習を行うために Google Cloud Platform BigQuery からデータをインポートする

現代のクラウド中心のビジネス環境では、データが複数のクラウドやオンプレミスのシステムに分散していることが多くあります。この断片化は、お客様が機械学習 (ML) イニシアチブとして、データを統合し、分析する作業を複雑にしています。

本稿では、さまざまなクラウド環境の中でも Google Cloud Platform (GCP) BigQueryに焦点を当て、データソースを移動することなく、データを直接抽出するアプローチをご紹介します。これにより、クラウド環境間でデータ移動の際に発生する複雑さとオーバーヘッドを最小限に抑えることができるため、組織は ML プロジェクトで様々なデータ資産にアクセスし、活用できるようになります。

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