AWS Machine Learning Blog 发布于 08/21 05:23

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 3: Visualizing insights with Amazon Quick Sight

(翻译)使用Snowflake、Amazon SageMaker Canvas和Amazon Quick构建无代码ML工作流——第3部分:使用Amazon Quick Sight可视化洞察

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资讯摘要

In Part 3 of this no-code ML series, you bring fraud detection predictions to life. Import your Amazon SageMaker Canvas predictions into Amazon Quick Sight, build interactive dashboards, use generative BI to answer questions in natural language, and publish AI-generated executive summaries for stake

AI 摘要

本文是AWS无代码机器学习系列第三部分,介绍如何将Amazon SageMaker Canvas的欺诈检测预测结果导入Amazon Quick Sight,构建交互式仪表板,使用生成式BI通过自然语言查询数据,并发布AI生成的执行摘要与利益相关者分享。

AI 问答

如何将Amazon SageMaker Canvas预测结果导入Amazon Quick Sight?

在Amazon Quick Sight控制台左侧导航中选择数据集,找到Canvas预测数据集,然后选择创建分析即可导入并开始构建可视化。

使用生成式BI功能需要什么条件?

需要将Amazon Quick账户中的用户升级为Admin Pro、Author Pro或Reader Pro角色,这些角色可访问对应的生成式BI功能。

如何生成AI执行摘要?

可以在发布仪表板时勾选“允许执行摘要”选项,或在已发布仪表板的顶部菜单中选择创建,然后选择执行摘要。

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