Snowflake、Amazon SageMaker Canvas、Amazon Quickでコード無しのMLワークフローをビルドする – Part 1: Snowflake環境の設定
Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment
日本語短報
AWS Artificial Intelligenceは8月21日、「Snowflake、Amazon SageMaker Canvas、Amazon Quickでコード無しのMLワークフローをビルドする – Part 1: Snowflake環境の設定」を公式フィードで発表しました。公式RSSによると、ヘルスケア、小売、ライフサイエンスチームは、スノーフレークの運用データを大量に保管していますが、予測に変えることは困難です。 このシリーズのパート1では、AWSアカウントとスノーフレーク環境をセットアップし、MLワークフローをAmazo…。内容は自動翻訳・定型編集されています。詳細や正確な仕様は、リンク先の公式発表をご確認ください。
外電票
- 原文タイトル
- Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment
- 原文著者
- Anu Kaggadasapura Nagaraja
- 原文公開日時
- AI外電取得日時
- AI外電初回生成日時
- 最終更新日時
- タイトル翻訳
- 日本語訳あり
- 概要翻訳
- 日本語概要あり
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- なし
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- 公式発表
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