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amazon-sagemaker-feature-store-streaming-aggregation:此存储库提供了将流功能...
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2021-05-25
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结合使用Amazon SageMaker Feature Store和流功能聚合 概述: 在此存储库中,我们提供了工件,这些工件演示了如何利用Amazon SageMaker Feature Store和Kinesis Data Analytics进行流功能聚合。 我们的用例是信用卡交易的欺诈检测。 我们使用Amazon SageMaker训练模型(使用内置XGBoost算法),该模型具有从历史信用卡交易中创建的汇总功能。 我们将流聚合与Amazon Kinesis和Amazon Kinesis Data Analytics(KDA)SQL结合使用,将功能几乎实时发布到SageMaker Feature Store。 最后,我们在推断时从功能存储中提取最新的聚合功能值,并将它们作为输入传递给托管在Amazon SageMaker终端节点中的欺诈检测模型。 这是显示整体解决方案体系结构的
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amazon-sagemaker-feature-store-streaming-aggregation-main.zip (27个子文件)
amazon-sagemaker-feature-store-streaming-aggregation-main
notebooks
2_batch_ingestion.ipynb 20KB
images
streaming_agg_pattern.png 212KB
cloudformation-launch-stack.png 4KB
batch_ingestion.png 90KB
log_results.png 186KB
streaming_prediction.png 102KB
feature_groups.png 49KB
fraud_pattern.png 76KB
sql_agg.png 183KB
ingestion_two_groups.png 88KB
CFN-Stack-CREATE_COMPLETE.png 182KB
5_cleanup.ipynb 5KB
0_prepare_transactions_dataset.ipynb 23KB
3_train_and_deploy_model.ipynb 11KB
4_streaming_predictions.ipynb 14KB
1_setup.ipynb 18KB
schema
cc-agg-batch-fg-schema.json 1KB
cc-agg-fg-schema.json 1KB
create_stack_in_other_regions.md 2KB
src
lambda
InvokeFraudEndpointLambda
lambda_function.py 12KB
StreamingIngestAggFeatures
lambda_function.py 2KB
CONTRIBUTING.md 3KB
LICENSE 927B
README.md 8KB
CODE_OF_CONDUCT.md 309B
templates
sagemaker-featurestore-template.yaml 12KB
.gitignore 66B
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