Utilisez Sagemaker d'Amazon pour prédire, prévoir ou classifier les points de données en utilisant des algorithmes d'apprentissage machine sur les données Looker.
Cette action vous permet d'envoyer les résultats d'une requête Looker afin de former un modèle de régression ou de classification via XGBoost ou Linear Learner, ou pour obtenir une prévision des résultats d'une requête Looker à l'aide d'un modèle existant. Cette action se compose de trois éléments :
Amazon Sagemaker Train : XGBoost - utilisation de l'algorithme XGBoost pour créer un modèle ML de régression ou de classification binaire ou multiclasse sur la base des résultats d'une requête Looker.
Amazon Sagemaker Train : Linear Learner - utilisation de l'algorithme Linear Learner pour créer un modèle ML de régression ou de classification binaire ou multiclasse sur la base des résultats d'une requête Looker.
Amazon Sagemaker Infer - exécution d'une tâche d'interférence à l'aide d'un modèle ML Sagemaker pour la prédiction des résultats d'une requête Looker.
Envoyez le contenu Looker vers le service d'hébergement de fichiers Dropbox.
Marquez les utilisateurs dans Braze à partir de Looker pour une meilleure segmentation.
Zapier est un outil d'automatisation de workflow simple mais robuste qui connecte les outils que les utilisateurs utilisent au quotidien.