무슨 일이 있었나

AWS는 Snowflake에 운영 데이터를 저장하고 코드 작성 없이 머신러닝 모델을 구축하려는 팀을 대상으로 하는 튜토리얼 시리즈의 1부를 게시했습니다.

이 첫 번째 편에서는 Amazon SageMaker Canvas를 사용하는 노코드 ML 워크플로를 지원하기 위해 AWS 계정 및 Snowflake 환경을 구성하는 과정을 안내합니다.

이 설정은 향후 사기 탐지 모델의 기반이 되며, 헬스케어, 리테일, 생명과학과 같은 산업을 아우릅니다.

중요한 이유

데이터가 많은 분야의 조직은 ML 개발에 일반적으로 코딩 전문 지식이 필요하기 때문에 대규모 운영 데이터 세트를 예측으로 전환하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

Snowflake 데이터 스토리지와 Amazon SageMaker Canvas를 결합함으로써, 이 시리즈는 비프로그래머가 친숙한 클라우드 인프라를 사용하여 모델 구축을 시작할 수 있는 경로를 보여줍니다.

체계적인 단계별 설정은 진입 장벽을 낮추어 비즈니스 팀이 예측 분석에 더 쉽게 접근할 수 있게 합니다.

주요 사실

이 튜토리얼은 노코드 ML 워크플로 구축에 관한 시리즈의 1부입니다.

AWS 계정 및 Snowflake 환경 설정을 다룹니다.

이 워크플로는 Amazon SageMaker Canvas를 사용하며, 사기 탐지 모델 구축을 위한 것입니다.

헬스케어, 리테일, 생명과학 팀은 대량의 운영 데이터를 Snowflake에 저장합니다.

다음에 주목할 점

시리즈의 후속 편에서는 SageMaker Canvas를 Snowflake 데이터에 연결하고 실제로 사기 탐지 모델을 구축하는 방법을 다룰 예정입니다.

이 접근 방식은 나열된 예시 외에도 규제가 심하거나 데이터가 많은 다른 산업에서 노코드 ML의 템플릿이 될 수 있습니다.

출처