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。
Tabular LLMs: An Introduction to the Foundation Models That Predict Your Spreadsheet
表格基础模型可以预测任何电子表格零样本中缺失的列，就像法学硕士完成文本的方式一样 - 在 TabArena 基准测试中，它们现在位于完全调整的梯度增强树之上。介绍了它们的工作原理、最强开放模型的独立复制，以及 XGBoost 仍然获胜的地图。后表格式法学硕士：预测电子表格的基础模型简介首先出现在《走向数据科学》上。
