डेटा एआई तकनीक से अधिकतम मूल्य प्राप्त करने और व्यावसायिक समस्याओं को शीघ्रता से हल करने का आधार है। हालाँकि, जेनरेटिव एआई प्रौद्योगिकियों की क्षमता को अनलॉक करने के लिए, एक महत्वपूर्ण शर्त है: आपके डेटा को उचित रूप से तैयार किया जाना चाहिए। इस पोस्ट में, हम वर्णन करते हैं कि अपने डेटा पाइपलाइन को अपडेट और स्केल करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग कैसे करें अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास डेटा तैयारी के लिए.
आमतौर पर, डेटा पाइपलाइन कार्य के लिए सुरक्षा विश्लेषकों को मूल्य निकालने के लिए डेटा तैयार करने और व्यवस्थित करने के लिए एक विशेष कौशल की आवश्यकता होती है, जिसमें समय लग सकता है, जोखिम बढ़ सकता है और मूल्य में समय बढ़ सकता है। सेजमेकर कैनवस के साथ, सुरक्षा विश्लेषक अपने डेटा को तेजी से तैयार करने और साइबर सुरक्षा जोखिमों को दूर करने के लिए प्रमुख फाउंडेशन मॉडल तक आसानी से और सुरक्षित रूप से पहुंच सकते हैं।
डेटा तैयारी में ग्राहक की समस्या से पीछे हटते हुए सावधानीपूर्वक प्रारूपण और विचारशील संदर्भीकरण शामिल है। अब डेटा तैयारी क्षमता के लिए सेजमेकर कैनवस चैट के साथ, डोमेन ज्ञान वाले विश्लेषक चैट-आधारित अनुभव का उपयोग करके डेटा को जल्दी से तैयार, व्यवस्थित और निकाल सकते हैं।
समाधान अवलोकन
जेनरेटिव एआई व्यावसायिक उत्पादकता को बढ़ावा देते हुए, व्यक्तिगत और प्राकृतिक भाषा अनुभव प्रदान करके, जोखिम की पहचान और उपचार को बढ़ाकर सुरक्षा क्षेत्र में क्रांति ला रहा है। इस उपयोग के मामले के लिए, हम सेजमेकर कैनवस का उपयोग करते हैं, अमेज़न SageMaker डेटा रैंगलर, अमेज़न सुरक्षा झील, तथा अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस3)। अमेज़ॅन सिक्योरिटी लेक आपको अपने संगठन में सुरक्षा की बेहतर समझ हासिल करने के लिए विश्लेषण के लिए सुरक्षा डेटा को एकत्रित और सामान्य करने की अनुमति देता है। Amazon S3 आपको किसी भी समय या स्थान पर किसी भी मात्रा में डेटा संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। यह उद्योग-अग्रणी मापनीयता, डेटा उपलब्धता, सुरक्षा और प्रदर्शन प्रदान करता है।
सेजमेकर कैनवास अब सेजमेकर डेटा रैंगलर द्वारा संचालित व्यापक डेटा तैयारी क्षमताओं का समर्थन करता है। इस एकीकरण के साथ, सेजमेकर कैनवस डेटा तैयार करने, निर्माण करने और मशीन लर्निंग (एमएल) का उपयोग करने के लिए एंड-टू-एंड नो-कोड कार्यक्षेत्र प्रदान करता है और अमेज़ॅन बेडरॉक डेटा से व्यावसायिक अंतर्दृष्टि तक के समय में तेजी लाने के लिए फाउंडेशन मॉडल। अब आप 50 से अधिक डेटा स्रोतों से डेटा खोज और एकत्र कर सकते हैं और सेजमेकर कैनवस विज़ुअल इंटरफ़ेस में 300 से अधिक अंतर्निहित विश्लेषण और परिवर्तनों का उपयोग करके डेटा का पता लगा सकते हैं और तैयार कर सकते हैं। आप परिवर्तनों और विश्लेषणों के लिए तेज़ प्रदर्शन भी देखेंगे, और एमएल के लिए डेटा का पता लगाने और बदलने के लिए प्राकृतिक भाषा इंटरफ़ेस से लाभ उठाएंगे।
इस पोस्ट में, हम तीन प्रमुख परिवर्तन प्रदर्शित करते हैं; सुरक्षा निष्कर्ष डेटासेट पर एक कॉलम से फ़िल्टरिंग, कॉलम का नाम बदलना और टेक्स्ट निष्कर्षण। हम डेटा का विश्लेषण करने और आपके निष्कर्षों की कल्पना करने के लिए सेजमेकर कैनवस में डेटा तैयारी सुविधा के लिए चैट का उपयोग करके भी प्रदर्शित करते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
आरंभ करने से पहले, आपको एक AWS खाता चाहिए. आपको एक सेटअप भी करना होगा अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो कार्यक्षेत्र। सेजमेकर कैनवास स्थापित करने के निर्देशों के लिए, देखें बिना कोड के मशीन लर्निंग भविष्यवाणियाँ उत्पन्न करें.
सेजमेकर कैनवास चैट इंटरफ़ेस तक पहुंचें
सेजमेकर कैनवास चैट सुविधा का उपयोग शुरू करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- SageMaker कैनवास कंसोल पर, चुनें डेटा रैंगलर.
- के अंतर्गत डेटासेट, Amazon S3 को अपने स्रोत के रूप में चुनें और निर्दिष्ट करें सुरक्षा निष्कर्ष डेटासेट अमेज़न सुरक्षा झील से.
- अपना डेटा प्रवाह चुनें और चुनें डेटा तैयारी के लिए चैट करें, जो निर्देशित संकेतों के साथ चैट इंटरफ़ेस अनुभव प्रदर्शित करेगा।
डेटा फ़िल्टर करें
इस पोस्ट के लिए, हम पहले गंभीर और उच्च गंभीरता चेतावनियों को फ़िल्टर करना चाहते हैं, इसलिए हम चैट बॉक्स में निर्देश दर्ज करते हैं उन निष्कर्षों को हटा दें जो गंभीर या उच्च गंभीरता वाले नहीं हैं. कैनवास पंक्तियों को हटाता है, रूपांतरित डेटा का पूर्वावलोकन प्रदर्शित करता है, और कोड का उपयोग करने का विकल्प प्रदान करता है। हम इसे चरणों की सूची में जोड़ सकते हैं कदम फलक।
स्तंभों का नाम बदलें
इसके बाद, हम दो कॉलमों का नाम बदलना चाहते हैं, इसलिए नाम बदलने के लिए हम चैट बॉक्स में निम्नलिखित संकेत दर्ज करते हैं अवरोही और शीर्षक कॉलम को खोज और उपचार. सेजमेकर कैनवस एक पूर्वावलोकन तैयार करता है, और यदि आप परिणामों से खुश हैं, तो आप रूपांतरित डेटा को डेटा प्रवाह चरणों में जोड़ सकते हैं।
पाठ निकालें
निष्कर्षों के स्रोत क्षेत्रों को निर्धारित करने के लिए, आप चैट निर्देशों में प्रवेश कर सकते हैं पैटर्न के आधार पर यूआईडी कॉलम से क्षेत्र टेक्स्ट निकालें arn:aws:security:securityhub:region:*
और क्षेत्र नामक एक नया कॉलम बनाएं) एक पैटर्न के आधार पर यूआईडी कॉलम से क्षेत्र टेक्स्ट निकालने के लिए। सेजमेकर कैनवस फिर एक नया क्षेत्र कॉलम बनाने के लिए कोड उत्पन्न करता है। डेटा पूर्वावलोकन से पता चलता है कि निष्कर्ष एक क्षेत्र से उत्पन्न हुए हैं: us-west-2
. आप इस परिवर्तन को डाउनस्ट्रीम विश्लेषण के लिए डेटा प्रवाह में जोड़ सकते हैं।
डेटा का विश्लेषण करें
अंत में, हम यह निर्धारित करने के लिए डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं कि क्या दिन के समय और महत्वपूर्ण निष्कर्षों की संख्या के बीच कोई संबंध है। आप चैट में दिन के समय के अनुसार महत्वपूर्ण निष्कर्षों को सारांशित करने के लिए एक अनुरोध दर्ज कर सकते हैं, और सेजमेकर कैनवस अंतर्दृष्टि लौटाता है जो आपकी जांच और विश्लेषण के लिए उपयोगी है।
निष्कर्षों की कल्पना करें
इसके बाद, हम नेतृत्व रिपोर्ट में शामिल करने के लिए समय के साथ गंभीरता के आधार पर निष्कर्षों की कल्पना करते हैं। आप सेजमेकर कैनवस से दिन के समय की तुलना में गंभीरता का बार चार्ट तैयार करने के लिए कह सकते हैं। कुछ ही सेकंड में, सेजमेकर कैनवस ने गंभीरता के आधार पर समूहीकृत चार्ट बनाया है। आप इस विज़ुअलाइज़ेशन को डेटा प्रवाह में विश्लेषण में जोड़ सकते हैं और इसे अपनी रिपोर्ट के लिए डाउनलोड कर सकते हैं। डेटा से पता चलता है कि निष्कर्ष एक क्षेत्र से उत्पन्न होते हैं और विशिष्ट समय पर होते हैं। इससे हमें यह विश्वास मिलता है कि मूल कारणों और सुधारात्मक कार्रवाइयों को निर्धारित करने के लिए अपनी सुरक्षा निष्कर्षों की जांच पर ध्यान केंद्रित करना है।
क्लीन अप
अनपेक्षित शुल्कों से बचने के लिए, अपने संसाधनों को साफ़ करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- स्रोत के रूप में उपयोग की गई S3 बाल्टी को खाली करें।
- सेजमेकर कैनवास से लॉग आउट करें।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने आपको दिखाया कि डेटा तैयार करने के लिए एंड-टू-एंड नो-कोड वर्कस्पेस के रूप में सेजमेकर कैनवस का उपयोग कैसे करें और डेटा से व्यावसायिक अंतर्दृष्टि इकट्ठा करने के लिए समय में तेजी लाने के लिए अमेज़ॅन बेडरॉक फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करें।
ध्यान दें कि यह दृष्टिकोण सुरक्षा निष्कर्षों तक सीमित नहीं है; आप इसे किसी भी जेनेरिक एआई उपयोग मामले में लागू कर सकते हैं जो इसके मूल में डेटा तैयारी का उपयोग करता है।
भविष्य उन व्यवसायों का है जो जेनरेटिव एआई और बड़े भाषा मॉडल की शक्ति का प्रभावी ढंग से उपयोग कर सकते हैं। लेकिन ऐसा करने के लिए, हमें पहले एक ठोस डेटा रणनीति विकसित करनी होगी और डेटा तैयार करने की कला को समझना होगा। अपने डेटा को समझदारी से संरचित करने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करके और ग्राहक से पीछे की ओर काम करके, हम व्यावसायिक समस्याओं को तेजी से हल कर सकते हैं। डेटा तैयार करने के लिए सेजमेकर कैनवस चैट के साथ, विश्लेषकों के लिए शुरुआत करना और एआई से तत्काल मूल्य प्राप्त करना आसान है।
लेखक के बारे में
सुदेश शशिधरन ऊर्जा टीम के भीतर, AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं। सुदेश को नई तकनीकों के साथ प्रयोग करना और जटिल व्यावसायिक चुनौतियों का समाधान करने वाले नवीन समाधान बनाना पसंद है। जब वह समाधान डिज़ाइन नहीं कर रहा होता है या नवीनतम तकनीकों के साथ छेड़छाड़ नहीं कर रहा होता है, तो आप उसे टेनिस कोर्ट पर अपने बैकहैंड पर काम करते हुए पा सकते हैं।
जॉन क्लेसिन्स्की AWS स्वतंत्र सॉफ्टवेयर विक्रेता (ISV) टीम के भीतर एक प्रमुख ग्राहक समाधान प्रबंधक है। इस भूमिका में, वह आईएसवी ग्राहकों को उनके व्यावसायिक लक्ष्यों तक अधिक तेज़ी से पहुंचने के लिए एडब्ल्यूएस प्रौद्योगिकियों और सेवाओं को अपनाने में प्रोग्रामेटिक रूप से मदद करता है। AWS में शामिल होने से पहले, जॉन ने बड़ी उपभोक्ता पैकेज सामान कंपनियों के लिए डेटा उत्पाद टीमों का नेतृत्व किया, जिससे उन्हें अपने संचालन और निर्णय लेने में सुधार के लिए डेटा अंतर्दृष्टि का लाभ उठाने में मदद मिली।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-security-findings-faster-with-no-code-data-preparation-using-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
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