Публикации по теме 'snowflake'
Прогнозирование с использованием векторизованных UDF-функций Snowflake
Подход Infostrux к запуску машинного обучения в Snowflake
Авторы сценария: Алиенор , Аугусто Киниама Роса , Эйлон Штайнер , Мехди Сиди Бумедин , Наско Грозданов и Милан Мосни
Прогнозирование временных рядов является одним из наиболее применяемых методов науки о данных. Было написано множество статей о преимуществах этого метода в таких областях, как управление цепочками поставок, планирование запасов и финансы.
Более того, недавнее объявление о приобретении Snowflake..
Расширение возможностей менеджеров по уходу для улучшения результатов в отношении здоровья с помощью Snowflake
Сценарий: Роберт Гульетти и Брендан Тиссёр
Помогаете ли вы добиться лучших результатов в отношении здоровья для всех участников?
Социальные детерминанты здоровья (SDoH) — это условия в среде, в которой люди рождаются, живут, учатся, работают, играют и поклоняются, которые влияют на широкий спектр результатов и рисков для здоровья, функционирования и качества жизни. По данным Министерства здравоохранения и социальных служб США , это можно сгруппировать в 5 областей: экономическая..
Как создавать приложения с помощью Django и Snowflake
Обзор того, почему Django и Snowflake важны друг для друга, как создать простое приложение с новым соединителем Django с открытым исходным кодом, используя данные из Snowflake, и как соединитель не отстает от последних обновлений.
Snowflake объявила , что Snowflake Connector for Django теперь обновлен и доступен в Snowflake Labs на GitHub. Это отличная новость для всех, кто уже подключил Django к Snowflake, и для всех, кто собирается открыть для себя возможности, стоящие за этим...
Создайте приложение для прогнозирования цен на акции на базе Snowflake, AWS, Python и Streamlit — Часть 1 из 3
Полное руководство по разработке приложений машинного обучения от начала до конца.
Введение
В своих предыдущих статьях я продемонстрировал, как собирать финансовые данные в автоматическом режиме и хранить их в корзинах AWS S3. Кроме того, мы провели разведочный анализ данных (EDA). Теперь давайте продолжим наше путешествие по разработке приложения для прогнозирования акций.
В следующих трех сериях статей мы разработаем полный проект машинного обучения с использованием различных..
Озера данных безопасности: экспертные системы или машинное обучение?
Итак, теперь, когда мы построили современное Security Data Lake , что вы будете с ним делать?
Обнаружение аномалий
Предположим, вы построили озеро данных безопасности; теперь нужно проанализировать данные на наличие аномалий.
Обнаружение угроз кибербезопасности и инцидентов должно быть быстрым и точным.
Чем больше шагов вам нужно предпринять, прежде чем вы сможете начать анализировать события, тем больше вы будете позади злоумышленника.
Вы можете собрать все необработанные..
Автоматизация развертывания LLM в Snowflake
Узнайте, как использовать библиотеку реестра моделей Snowpark ML и векторизованные пользовательские функции Python Snowflake для автоматизации развертывания больших языковых моделей HuggingFace (LLMS) для пользователей Snowflake SQL.
23 августа 2023 г.: На момент написания этой статьи реестр моделей Snowpark ML находился в режиме частной предварительной версии. Если вы уже являетесь клиентом Snowflake, обратитесь к своей команде по работе с учетными записями Snowflake для получения..
ElectrifAi интегрируется с пользовательскими функциями Snowflake Snowpark/Java, чтобы предложить пользователям Snowflake предварительно созданное машинное обучение
Мы рады сообщить, что сотрудничаем с ведущим поставщиком облачных платформ данных Snowflake, чтобы упростить организациям ускорение проектов искусственного интеллекта (ИИ) и быстрее достичь важных стратегических результатов.
Это сотрудничество делает готовые модели машинного обучения (ML) ElectrifAi доступными для пользователей Snowflake Data Cloud через Snowpark , функцию, о которой Snowflake объявила в сентябре прошлого года.
Пользователи Snowpark/Java UDF могут интегрировать..
