No-Code-ML mit Snowflake und SageMaker Canvas, Teil 1: Snowflake einrichten
TL;DR
Teams in Healthcare, Retail und Life Sciences horten große Mengen operativer Daten in Snowflake, doch daraus Vorhersagen zu machen bleibt mühsam. Teil 1 der Serie zeigt, wie du dein AWS-Konto und die Snowflake-Umgebung für einen No-Code-ML-Workflow mit Amazon SageMaker Canvas aufsetzt. Damit steht die Grundlage, um im nächsten Schritt ein Modell zur Betrugserkennung zu bauen, ganz ohne eine Zeile Code.
Nauti's Take
Der Vorteil liegt auf der Hand: Fachabteilungen können mit Canvas ein Betrugsmodell bauen, ohne auf ein Data-Science-Team zu warten. Der Haken ist die Rechnung darunter, denn Snowflake plus SageMaker plus Datentransfer summiert sich schnell, und Teil 1 besteht komplett aus Setup.
Sinnvoll für Teams, die ihre Daten ohnehin in Snowflake haben, alle anderen fahren mit einem schlankeren Stack besser.
Quellen
