Datele sunt fundamentul pentru captarea valorii maxime din tehnologia AI și rezolvarea rapidă a problemelor de afaceri. Pentru a debloca potențialul tehnologiilor AI generative, totuși, există o condiție prealabilă cheie: datele dvs. trebuie să fie pregătite corespunzător. În această postare, descriem cum folosiți AI generativă pentru a vă actualiza și a scala pipeline de date Amazon SageMaker Canvas pentru pregătirea datelor.
În mod obișnuit, munca în pipeline de date necesită o abilitate specializată de pregătire și organizare a datelor pe care analiștii de securitate să le utilizeze pentru a extrage valoare, ceea ce poate dura timp, crește riscurile și crește timpul de generare a valorii. Cu SageMaker Canvas, analiștii de securitate pot accesa fără efort și în siguranță modelele de bază pentru a-și pregăti datele mai rapid și pentru a remedia riscurile de securitate cibernetică.
Pregătirea datelor implică o formatare atentă și o contextualizare atentă, lucrând înapoi de la problema clientului. Acum, cu chatul SageMaker Canvas pentru capacitatea de pregătire a datelor, analiștii cu cunoștințe de domeniu se pot pregăti, organiza și extrage rapid valoare din date folosind o experiență bazată pe chat.
Prezentare generală a soluțiilor
Inteligența artificială generativă revoluționează domeniul securității, oferind experiențe personalizate și în limbaj natural, îmbunătățind identificarea riscurilor și remedierea, sporind în același timp productivitatea afacerii. Pentru acest caz de utilizare, folosim SageMaker Canvas, Amazon SageMaker Data Wrangler, Amazon Security Lake, și Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3). Amazon Security Lake vă permite să agregați și să normalizați datele de securitate pentru analiză pentru a obține o mai bună înțelegere a securității în organizația dvs. Amazon S3 vă permite să stocați și să preluați orice cantitate de date în orice moment sau loc. Oferă scalabilitate, disponibilitatea datelor, securitate și performanță de vârf în industrie.
SageMaker Canvas acceptă acum capabilități complete de pregătire a datelor, susținute de SageMaker Data Wrangler. Cu această integrare, SageMaker Canvas oferă un spațiu de lucru fără cod de la capăt la capăt pentru a pregăti date, a construi și a utiliza învățarea automată (ML) și Amazon Bedrock modele de bază pentru a accelera timpul de la date la informații despre afaceri. Acum puteți descoperi și agrega date din peste 50 de surse de date și puteți explora și pregăti date folosind peste 300 de analize și transformări încorporate în interfața vizuală SageMaker Canvas. De asemenea, veți vedea performanțe mai rapide pentru transformări și analize și veți beneficia de o interfață în limbaj natural pentru a explora și transforma datele pentru ML.
În această postare, demonstrăm trei transformări cheie; filtrarea, redenumirea coloanelor și extragerea textului dintr-o coloană din setul de date privind constatările de securitate. De asemenea, demonstrăm utilizarea chatului pentru funcția de pregătire a datelor din SageMaker Canvas pentru a analiza datele și a vizualiza constatările dvs.
Cerințe preliminare
Înainte de a începe, aveți nevoie de un cont AWS. De asemenea, trebuie să configurați un Amazon SageMaker Studio domeniu. Pentru instrucțiuni despre configurarea SageMaker Canvas, consultați Generați predicții de învățare automată fără cod.
Accesați interfața de chat SageMaker Canvas
Parcurgeți următorii pași pentru a începe să utilizați caracteristica de chat SageMaker Canvas:
- Pe consola SageMaker Canvas, alegeți Data Wrangler.
- În Datasets, alegeți Amazon S3 ca sursă și specificați set de date privind constatările de securitate de la Amazon Security Lake.
- Alegeți fluxul de date și alegeți Chat pentru pregătirea datelor, care va afișa o experiență de interfață de chat cu solicitări ghidate.
Filtrați datele
Pentru această postare, dorim mai întâi să filtram pentru avertismente critice și de mare severitate, așa că introducem instrucțiuni în caseta de chat pentru a eliminați constatările care nu sunt critice sau de severitate ridicată. Canvas elimină rândurile, afișează o previzualizare a datelor transformate și oferă opțiunea de a utiliza codul. Îl putem adăuga la lista de pași din paşi panoul.
Redenumiți coloanele
Apoi, dorim să redenumim două coloane, așa că introducem în caseta de chat următoarea solicitare, pentru a redenumi desc și titlu coloane la Găsire și remedierea. SageMaker Canvas generează o previzualizare și, dacă sunteți mulțumit de rezultate, puteți adăuga datele transformate la pașii fluxului de date.
Extrageți textul
Pentru a determina regiunile sursă ale constatărilor, puteți introduce instrucțiunile de chat la Extrageți textul Regiune din coloana UID pe baza modelului arn:aws:security:securityhub:region:*
și creați o nouă coloană numită Regiune) pentru a extrage textul Regiune din coloana UID pe baza unui model. SageMaker Canvas generează apoi cod pentru a crea o nouă coloană pentru regiune. Previzualizarea datelor arată că constatările provin dintr-o regiune: us-west-2
. Puteți adăuga această transformare la fluxul de date pentru analiza în aval.
Analizați datele
În cele din urmă, dorim să analizăm datele pentru a determina dacă există o corelație între ora din zi și numărul de constatări critice. Puteți introduce o solicitare pentru a rezuma constatările critice în funcție de oră din zi în chat, iar SageMaker Canvas returnează informații utile pentru investigația și analiza dvs.
Vizualizați constatările
În continuare, vizualizăm constatările în funcție de gravitate în timp pentru a le include într-un raport de conducere. Puteți cere SageMaker Canvas să genereze o diagramă cu bare de severitate în comparație cu ora din zi. În câteva secunde, SageMaker Canvas a creat diagrama grupată în funcție de gravitate. Puteți adăuga această vizualizare la analiză în fluxul de date și o puteți descărca pentru raportul dvs. Datele arată că descoperirile provin dintr-o regiune și au loc la anumite momente. Acest lucru ne oferă încredere unde să ne concentrăm investigația privind constatările de securitate pentru a determina cauzele fundamentale și acțiunile corective.
A curăța
Pentru a evita costurile neintenționate, parcurgeți următorii pași pentru a vă curăța resursele:
- Goliți găleata S3 pe care ați folosit-o ca sursă.
- Deconectați-vă de la SageMaker Canvas.
Concluzie
În această postare, v-am arătat cum să utilizați SageMaker Canvas ca spațiu de lucru fără cod de la capăt la capăt pentru pregătirea datelor, pentru a construi și utiliza modele de bază Amazon Bedrock pentru a accelera timpul de a colecta informații despre afaceri din date.
Rețineți că această abordare nu se limitează la constatările de securitate; puteți aplica acest lucru oricărui caz de utilizare AI generativ care utilizează pregătirea datelor la bază.
Viitorul aparține întreprinderilor care pot valorifica eficient puterea AI generativă și modelele de limbaj mari. Dar pentru a face acest lucru, trebuie mai întâi să dezvoltăm o strategie solidă de date și să înțelegem arta pregătirii datelor. Folosind AI generativă pentru a ne structura datele în mod inteligent și lucrând înapoi de la client, putem rezolva problemele de afaceri mai rapid. Cu chatul SageMaker Canvas pentru pregătirea datelor, analiştii pot începe fără efort şi să capteze valoare imediată din AI.
Despre Autori
Sudeesh Sasidharan este Senior Solutions Architect la AWS, în cadrul echipei Energy. Lui Sudeesh îi place să experimenteze cu noi tehnologii și să construiască soluții inovatoare care rezolvă provocările complexe de afaceri. Atunci când nu proiectează soluții sau nu se obișnuiește cu cele mai noi tehnologii, îl poți găsi pe terenul de tenis lucrând la backhand.
John Klacynski este Manager principal de soluții pentru clienți în cadrul echipei AWS Independent Software Vendor (ISV). În acest rol, el îi ajută pe clienții ISV să adopte tehnologii și servicii AWS pentru a-și atinge obiectivele de afaceri mai rapid. Înainte de a se alătura AWS, John a condus echipe de produse de date pentru companii mari de bunuri de consum, ajutându-le să profite de informații despre date pentru a-și îmbunătăți operațiunile și luarea deciziilor.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/analyze-security-findings-faster-with-no-code-data-preparation-using-generative-ai-and-amazon-sagemaker-canvas/
- :are
- :este
- :nu
- :Unde
- $UP
- 100
- 125
- 300
- 50
- a
- accelera
- acces
- Cont
- peste
- acțiuni
- adăuga
- adopta
- agregat
- AI
- permite
- de asemenea
- Amazon
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Canvas
- Amazon Web Services
- sumă
- an
- analize
- analiză
- analiști
- analiza
- și
- Orice
- Aplică
- abordare
- în mod corespunzător
- SUNT
- Artă
- AS
- cere
- At
- disponibilitate
- evita
- AWS
- bar
- bazat
- BE
- aparține
- beneficia
- Mai bine
- între
- stimularea
- Cutie
- construi
- Clădire
- construit-in
- afaceri
- întreprinderi
- dar
- by
- denumit
- CAN
- pânză
- capacități
- capacitate
- captura
- capturarea
- atent
- caz
- cauze
- provocări
- taxe
- Diagramă
- Chat
- Alege
- curat
- cod
- Coloană
- Coloane
- Companii
- comparație
- Completă
- complex
- cuprinzător
- încredere
- Consoleze
- consumator
- Nucleu
- Corelație
- Tribunal
- crea
- a creat
- critic
- client
- clienţii care
- Cyber
- securitate cibernetică
- de date
- Pregătirea datelor
- strategie de date
- zi
- decizie
- Luarea deciziilor
- demonstra
- descrie
- proiect
- Determina
- dezvolta
- descoperi
- Afişa
- afișează
- do
- domeniu
- Descarca
- în mod eficient
- fără efort
- efort
- permite
- un capăt la altul
- energie
- consolidarea
- Intrați
- Eter (ETH)
- experienţă
- Experiențe
- experimentarea
- explora
- extrage
- extracţie
- mai repede
- Caracteristică
- filtru
- filtrare
- Găsi
- constatările
- First
- debit
- Concentra
- următor
- Pentru
- Fundație
- din
- viitor
- Câştig
- aduna
- genera
- generează
- generativ
- AI generativă
- obține
- oferă
- Goluri
- bunuri
- ghidate
- întâmpla
- fericit
- valorifica
- he
- ajutor
- ajută
- Înalt
- -l
- lui
- Cum
- Cum Pentru a
- Totuși
- http
- HTTPS
- Identificare
- if
- imediat
- îmbunătăţi
- in
- include
- Crește
- independent
- lider în industrie
- inovatoare
- perspective
- instrucțiuni
- integrare
- interfaţă
- în
- investigaţie
- implică
- isv
- IT
- ESTE
- Ioan
- aderarea
- jpg
- Cheie
- cunoştinţe
- lac
- limbă
- mare
- Ultimele
- Conducere
- conducere
- învăţare
- Led
- Led Date
- Pârghie
- Limitat
- Listă
- iubeste
- maşină
- masina de învățare
- Efectuarea
- manager
- maxim
- ML
- Modele
- mai mult
- trebuie sa
- Natural
- Limbajul natural
- Nevoie
- nevoilor
- Nou
- Noi tehnologii
- acum
- număr
- of
- promoții
- on
- ONE
- Operațiuni
- Opțiune
- or
- organizație
- al nostru
- afară
- peste
- pachet
- pâine
- Model
- performanță
- Personalizat
- conducte
- Loc
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Post
- potenţial
- putere
- alimentat
- Predictii
- pregătire
- Pregăti
- pregătit
- Anunţ
- Principal
- anterior
- Problemă
- probleme
- Produs
- productivitate
- solicitări
- furnizează
- furnizarea
- repede
- ajunge
- trimite
- regiune
- regiuni
- Îndepărtează
- raportează
- solicita
- Necesită
- Resurse
- REZULTATE
- Returnează
- Revoluţionare
- Risc
- Riscurile
- Rol
- rădăcină
- sagemaker
- scalabilitate
- Scară
- secunde
- în siguranță,
- securitate
- riscuri de securitate
- vedea
- senior
- Servicii
- set
- instalare
- severitate
- a arătat
- Emisiuni
- simplu
- calificare
- So
- Software
- solid
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- Rezolvarea
- Sursă
- Surse
- de specialitate
- specific
- Începe
- început
- Pornire
- paşi
- depozitare
- stoca
- Strategie
- structura
- rezuma
- Sprijină
- Lua
- echipă
- echipe
- Tehnologii
- Tehnologia
- tenis
- a) Sport and Nutrition Awareness Day in Manasia Around XNUMX people from the rural commune Manasia have participated in a sports and healthy nutrition oriented activity in one of the community’s sports ready yards. This activity was meant to gather, mainly, middle-aged people from a Romanian rural community and teach them about the benefits that sports have on both their mental and physical health and on how sporting activities can be used to bring people from a community closer together. Three trainers were made available for this event, so that the participants would get the best possible experience physically and so that they could have the best access possible to correct information and good sports/nutrition practices. b) Sports Awareness Day in Poiana Țapului A group of young participants have taken part in sporting activities meant to teach them about sporting conduct, fairplay, and safe physical activities. The day culminated with a football match.
- acea
- Sursa
- lor
- Lor
- apoi
- Acolo.
- acest
- trei
- timp
- ori
- la
- Transforma
- Transformare
- transformări
- transformat
- transformatele
- Două
- înţelege
- înţelegere
- deschide
- Actualizează
- us
- utilizare
- carcasa de utilizare
- utilizat
- util
- utilizări
- folosind
- valoare
- vânzător
- vizual
- vizualizare
- imagina
- vrea
- we
- web
- servicii web
- cand
- care
- în timp ce
- voi
- cu
- în
- fără
- Apartamente
- de lucru
- tu
- Ta
- zephyrnet