医疗保健、零售和生命科学团队在 Snowflake 中存储大量运营数据，但将其转化为预测非常困难。在本系列的第 1 部分中，您将使用 Amazon SageMaker Canvas 设置 AWS 账户和 Snowflake 环境以实现无代码 ML 工作流程，为无需编写代码即可构建欺诈检测模型奠定基础。
在这个无代码 ML 系列的第 2 部分中，您将 Amazon SageMaker Canvas 连接到 Snowflake，准备交易数据并将其与 Data Wrangler 可视化转换结合起来，并训练 XGBoost 欺诈检测模型。所有这些都无需编写机器学习代码，为第 3 部分中的交互式仪表板奠定了基础。
在这个无代码 ML 系列的第 3 部分中，您将实现欺诈检测预测。将您的 Amazon SageMaker Canvas 预测导入 Amazon Quick Sight，构建交互式仪表板，使用生成式 BI 以自然语言回答问题，并为利益相关者发布 AI 生成的执行摘要。
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Motors Assembled at Tobyhanna Army Depot Power Drone to World-Record Flight
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Retiring Service Leader Urges Guardians to 'Dare to Try'
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