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Amazon での機械学習と生成 AI の使用 DataZone
注記
Amazon Bedrock を搭載: 自動不正検出 AWS を実装します。Amazon の説明機能の AI レコメンデーション DataZone は Amazon Bedrock 上に構築されているため、ユーザーは Amazon Bedrock に実装されているコントロールを継承して、AI の安全性、セキュリティ、責任ある使用を強化します。
Amazon の現在のリリースでは DataZone、AI レコメンデーションの説明機能を使用して、データの検出とカタログ作成を自動化できます。Amazon で生成 AI と機械学習をサポートすると、アセットと列の説明 DataZone が作成されます。これらの説明を使用して、データのビジネスコンテキストを追加し、データセットの分析を推奨できます。これにより、データ検出結果を向上させることができます。
Amazon Bedrock の大規模な言語モデルを搭載した Amazon のデータアセットの説明に関する AI レコメンデーションは、データが理解しやすく、簡単に検出できることを保証する DataZone のに役立ちます。AI レコメンデーションでは、データセットに最も関連性の高い分析アプリケーションも提案されています。手動ドキュメントタスクを減らし、適切なデータ使用量について助言することで、自動生成された説明は、データの信頼性を高め、貴重なデータを見落としないようにして、情報に基づいた意思決定を加速するのに役立ちます。
重要
現在の Amazon DataZone リリースでは、説明機能の AI レコメンデーションは、次のリージョンでのみサポートされています。
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米国東部 (バージニア北部)
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米国西部 (オレゴン)
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欧州 (フランクフルト)
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アジアパシフィック (東京)
次の手順では、Amazon で説明の AI レコメンデーションを生成する方法について説明します DataZone。
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Amazon DataZone データポータル に移動しURL、シングルサインオン (SSO) または AWS 認証情報を使用してサインインします。Amazon DataZone 管理者の場合は、https://console.aws.amazon.com/datazone
の Amazon DataZone コンソールに移動し、ドメインが作成された AWS アカウント でサインインしてから、Open data portal を選択します。 -
上部のナビゲーションペインで、プロジェクトを選択 を選択し、説明の AI レコメンデーションを生成するアセットを含むプロジェクトを選択します。
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プロジェクトのデータタブに移動します。
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左側のナビゲーションペインで、インベントリデータ を選択し、アセットの説明に関する AI レコメンデーションを生成するアセットの名前を選択します。
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アセットの詳細ページで、ビジネスメタデータタブで、「説明の生成」を選択します。
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説明が生成されたら、編集、承諾、または拒否できます。緑色のアイコンは、データアセットに対して自動的に生成された各メタデータの説明の横に表示されます。ビジネスメタデータタブで、自動生成された概要 の横にある緑色のアイコンを選択し、次に編集 、承諾 、または拒否 を選択して生成された説明に対処できます。ビジネスメタデータタブが選択されているときにページの上部に表示されるすべてのオプションを受け入れるか、すべてのオプションを拒否するかを選択して、自動的に生成されたすべての説明に対して選択したアクションを実行することもできます。
または、スキーマタブを選択し、一度に 1 つの列の説明の緑色のアイコンを選択し、 の承諾または拒否を選択して、自動生成された説明に個別に対処できます。スキーマタブでは、すべて承諾またはすべて拒否を選択して、自動的に生成されたすべての説明に対して選択したアクションを実行することもできます。
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生成された説明を使用してアセットをカタログに発行するには、アセットの発行 を選択し、アセットの発行ポップアップウィンドウでアセットの発行を再度選択して、このアクションを確認します。
注記
アセットに対して生成された説明を承諾または拒否せず、このアセットを公開した場合、この未確認の自動生成されたメタデータは公開されたデータアセットに含まれません。
