Category: Amazon SageMaker Data Wrangler

データ準備はあらゆる機械学習 (ML) ワークフローにおいて重要なステップですが、多くの場合、面倒で時間のかか […]

現代のクラウド中心のビジネス環境では、データが複数のクラウドやオンプレミスのシステムに分散していることが多くあります。この断片化は、お客様が機械学習 (ML) イニシアチブとして、データを統合し、分析する作業を複雑にしています。

本稿では、さまざまなクラウド環境の中でも Google Cloud Platform (GCP) BigQueryに焦点を当て、データソースを移動することなく、データを直接抽出するアプローチをご紹介します。これにより、クラウド環境間でデータ移動の際に発生する複雑さとオーバーヘッドを最小限に抑えることができるため、組織は ML プロジェクトで様々なデータ資産にアクセスし、活用できるようになります。

Amazon SageMaker Data Wrangler には、機械学習 (ML) プロジェクトで最も時間 […]

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6月26日週の AWS Week in Review の記事で、ロンドンが夏であると Danilo が言ってい […]

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