数据分析公司Periscope Data Inc.正与亚马逊网络服务公司（Amazon webservices Inc.）合作，推出一项新举措，使创建用于商业决策的机器学习模型变得更加容易。根据这项计划，Periscope Data正在将其数据分析平台与Amazon SageMaker集成，后者是一种管理机器学习服务，用于构建和训练ML模型，然后直接将其部署到一个准备生产的托管环境中。潜望镜数据公司表示，目前建立机器学习模型的方法是零散和耗时的，因为它们涉及到使用许多不同的工具来完成诸如数据准备和特征工程等重要任务。该公司表示，这使得访问和合并不同的数据源具有挑战性，这是建立更精确的机器学习模型的必要步骤。为了简化工作，Periscope Data希望将构建机器学习模型的过程合并到单个工作流中。第一步是使用潜望镜数据的统一数据平台为这些模型准备训练数据。该公司的平台使这一点变得更容易，因为它可以表面分布和描述性统计，可以帮助用户了解何时需要更多的数据清理。该公司表示，该平台还使用户更容易对每种型号的功能选择进行迭代。一旦数据集准备好了，它们就会直接输入Amazon SageMaker，后者会快速创建并训练算法，以备部署。然后将机器学习模型部署到数据仓库中，从中潜望镜数据可以快速访问其劳动成果并向用户提供见解。公司提供了这张图来说明这个过程：在与Amazon SageMaker的整合之前，Periscope Data于去年11月向其平台添加了数据仓库功能，帮助其用户处理数据碎片问题。Periscope data的联合创始人兼首席执行官Harry Glaser说："构建值得信赖的机器学习算法对于当今的数据团队来说是一个巨大的挑战，部分原因是他们在数据准备和功能工程方面面临困难。"。与潜望镜数据和亚马逊SageMaker的新集成现在已经提供了测试版，并将在7月18日AWS峰会纽约2018年大会上展示。图片：Computerizer/Pixabay既然你来了…点击订阅我们的YouTube频道（见下文），显示您对我们使命的支持。我们的订户越多，YouTube就越会向你推荐相关的企业和新兴技术内容。谢谢！支持我们的使命：>>>>>立即订阅我们的YouTube频道。……我们还想告诉你我们的使命，以及你如何帮助我们完成它。SiliconANGLE Media Inc.的商业模式是基于内容的内在价值，而不是广告。与许多在线出版物不同的是，我们没有付费墙或横幅广告，因为我们想让我们的新闻保持开放，不受影响，也不需要追逐交通。那个新闻、报道和评论SiliconANGLE——以及现场报道，我们的硅谷工作室和cube环球巡演的视频团队提供的未经剪辑的视频需要大量的辛勤工作、时间和金钱。保持高质量需要赞助商的支持，他们与我们的无广告新闻内容的愿景一致。如果你喜欢这里的报道，视频采访和其他无广告内容，请花点时间看看我们的赞助商支持的视频内容样本，在推特上表达你的支持，然后继续回到SiliconANGLE。