Terug naar nieuws
Tools

Gegevens voorbereiden en modellen trainen zonder code

20 augustus 2026•Samengevat door AI Dagblad-redactie•Bron: AWS Machine Learning

Door Amazon SageMaker Canvas te koppelen aan Snowflake kunnen gebruikers transactiedata visueel bewerken en samenvoegen. Vervolgens wordt er op basis van deze gegevens een XGBoost-model voor fraudedetectie getraind, volledig zonder traditionele programmeercode.

Amazon heeft een integratie mogelijk gemaakt tussen SageMaker Canvas en het datawarehouse van Snowflake. Hiermee is het voor gebruikers mogelijk om transactiegegevens visueel te bewerken, te combineren en vervolgens te gebruiken voor het trainen van een XGBoost-model voor fraudedetectie, zonder dat hier programmeerwerk aan te pas komt.

Visuele AI-ontwikkeling verlaagt de drempel

Deze ontwikkeling past in een bredere trend binnen de technologiesector waarin machine learning steeds toegankelijker wordt gemaakt voor medewerkers die geen diepgaande technische achtergrond hebben. Waar het bouwen en trainen van voorspellende modellen vroeger was voorbehouden aan gespecialiseerde data-analisten en programmeurs, zorgen grafische interfaces ervoor dat domeinexperts direct zelf aan de slag kunnen met hun bedrijfsdata.

Door dataopslag in Snowflake direct te verbinden met de modeltools van AWS, verdwijnen traditionele technische barrières tussen databeheer en toepassingen voor kunstmatige intelligentie. Dit soort functionaliteiten helpt organisaties om sneller te reageren op operationele vraagstukken, zoals het opsporen van frauduleuze handelingen in financiële transactiestromen, zonder complexe softwareontwikkeling.

Deze samenvatting is gebaseerd op een origineel artikel van AWS Machine Learning. Lees het volledige, originele bericht bij de bron.

Lees het originele artikel

Achtergrond bij dit bericht

Meer uit Tools

Van de makers van AI Dagblad

Wil je AI inzetten in je eigen bedrijf?

Van een slimme assistent tot een agent die je administratie doet — wij bouwen het betaalbaar. Stel vrijblijvend je vraag.