Positron، البيئة المتكاملة للتطوير (IDE) لشركة Posit لعلوم البيانات، يعمل الآن على Amazon SageMaker AI. هذا يسمح للفرق العاملة في البيانات بتجنب العمل مع أدوات منفصلة للوصول إلى البيانات، التحليل باستخدام R أو Python، النشر، تطوير التطبيقات والتقارير. استخدام Positron على SageMaker AI يوفر مزايا مثل الوصول إلى البيانات دون إدارة بيانات الاعتماد، حيث يعمل Positron تحت دور تنفيذ Space. هذا يسمح بتنفيذ الاستعلامات إلى Amazon Athena، AWS Glue Data Catalog وAmazon S3 مباشرة من IDE، باتباع أذونات الدور دون الحاجة إلى تخزين أو تحديث المفاتيح. كما يتم توفير قوة حوسبة متاحة عند الطلب. يمكن للمستخدمين تشغيل Space على حجم المثيل المطلوب، ويمكن للفرق حجز القوة باستخدام خطة تدريب SageMaker AI للتدريب الجاري. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ Posit Assistant، المساعد الذكي من Posit، استخدام Amazon Bedrock كمزود للنماذج، مما يضمن أمان التنفيذ ضمن حساب AWS الخاص.
في إطار سير العمل، يتم عرض استخدام محفظة صناعية من 50,000 قرض مخزنة على Amazon S3 ومسجلة في AWS Glue Data Catalog. يقوم Amazon Athena بتنفيذ الاستعلامات على البيانات، ويقوم التحليل باستخدام R بفحص الميزات، ويستهدف Python تدريب مصنف XGBoost. يتم تسجيل النتائج المولدة وتصبح جزءًا من التطبيق المنشور في Positron. أظهر سير العمل أيضًا أنه تم تحديد 50,000 قرض، منها 1,500 سجل تفتقر إلى بيانات الدخل، و1,015 حالة تخلف عن السداد أدت إلى معدل تخلف إجمالي بنسبة 2.03 بالمائة. كما أظهرت النتائج المناقشة أن AUC (المساحة تحت منحنى ROC) للمصنف الذي تم تقييمه أخيرًا بلغ 0.834، مع أن أعلى خطر بين المقترضين من العشر الأعلى بلغ 12.3 بالمائة.
تشمل النتائج النهائية لسير العمل نشر النموذج الذي أصبح متاحًا عبر قناة InService. ومع ذلك، يجب مراعاة أن سير العمل هذا لم يحدد عدالة النموذج، المعايرة، القبول للإقراض، التأخير الإنتاجي أو الامتثال للمتطلبات التنظيمية. هذه النقاط تؤكد أن الاستنتاجات المستخلصة تتعلق بجلسة واحدة ولا تخدم كمؤشرات عامة للأداء أو التكلفة. وبالتالي، أظهرت العمل مع Positron في SageMaker AI إمكانيات دمج علوم البيانات، النمذجة التحليلية ونشر التطبيقات في مساحة واحدة، مما يوفر درجة عالية من التفاعل وإمكانية الوصول إلى البيانات.
مقالات ذات صلة
