Start met no-code machine learning via Snowflake en AWS
Bedrijven slaan grote hoeveelheden operationele data op in Snowflake, maar het omzetten hiervan in voorspellingen is vaak complex. Een nieuwe handleiding helpt bij het inrichten van de benodigde AWS- en Snowflake-omgevingen als fundament voor fraudebeterectie zonder programmeerwerk.
Organisaties slaan doorgaans enorme hoeveelheden operationele gegevens op in clouddatabasesystemen, maar het benutten van die informatie voor voorspellende modellen blijft vaak een ingewikkelde opgave. Om deze drempel te verlagen, is er een praktische handleiding gepubliceerd voor het koppelen van cloudinfrastructuur aan machine learning-functionaliteit. Hiermee kunnen technische en minder technische teams gezamenlijk datastromen inrichten en inzichtelijk maken.
Toepassing zonder programmeerkennis
De publicatie richt zich specifiek op het opzetten van een werkomgeving waarin geavanceerde analyses mogelijk zijn zonder dat er complexe programmeercodes geschreven hoeven te worden. Het beoogde fundament maakt gerichte toepassingen mogelijk, zoals het geautomatiseerd opsporen van afwijkingen of frauduleuze transacties. Dit past in een bredere trend binnen de technologiesector, waar cloudaanbieders en dataplatforms steeds vaker streven naar toegankelijkere tools om kunstmatige intelligentie direct toe te passen op bestaande bedrijfsdata.
Deze samenvatting is gebaseerd op een origineel artikel van AWS Machine Learning. Lees het volledige, originele bericht bij de bron.
Lees het originele artikel