Veröffentlicht am: Oct 11, 2021
Wir freuen uns, die Speicherung von Ereignisdatensätzen für Amazon Fraud Detector anzukündigen. Die neue Funktion ermöglicht es Kunden, ihre Produktionsbereichen direkt in Amazon Fraud Detector zu senden und zu speichern. Kunden können ihre Ereignisdatensätze zum Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen (ML) mit höherer Vorhersageleistung verwenden, da die Modelle historischen Kontext auf neue Ereignisse anwenden können, indem sie automatisch Werte wie Konten alter und Kaufhäufigkeit berechnen. Kunden können auch schneller vorankommen, indem sie ihre Modelle neu trainieren, ohne einen neuen Trainingsdatensatz auf S3 hochladen zu müssen, und sie können die Feedbackschleife von Offline-Betrugsuntersuchungen schließen, indem sie ihre Betrugsetiketten für gespeicherte Ereignisse aktualisieren.
Vor dieser Einführung konnten Kunden nur Modelle auf Daten trainieren, die in S3 gespeichert waren. Um ein Modell neu zu trainieren, müssten die Kunden ihren Datensatz manuell aktualisieren, den neuesten Datensatz auf S3 hochladen und dann Amazon Fraud Detector darauf verweisen. Diese Datenvorbereitungsschritte machten die Modellnachschulung zeitaufwändig und erhöhten die Gefahr, dass ein Modell „veraltet“.
Mit den neu eingeführten Ereignisdatensätzen können Kunden ihre historischen Ereignisdaten für Trainingsmodelle direkt in Amazon Fraud Detector hochladen. Der Ereignisdatensatz wird außerdem automatisch mit jeder neuen Vorhersage aktualisiert, so dass nicht für jede Modellschulung neue Datensätze hochgeladen werden müssen. Die Metriken des Ereignisdatensatzes, wie z. B. die Anzahl der Ereignisse und die Größe des Datensatzes, werden automatisch aktualisiert und können auch bei Bedarf aktualisiert werden. Kunden können die Kennzeichnung von Ereignissen (z. B. Betrug, rechtmäßig) auf der Grundlage von Offline-Bewertungen aktualisieren, um die ML-Feedback-Schleife zu schließen. Mit ihrem in Amazon Fraud Detector gespeicherten Ereignisdatensatz können Kunden nun mit noch weniger Klicks ein neues Modell trainieren oder ein bestehendes Modell neu trainieren.
Um loszulegen, erstellen Sie einen neuen Ereignistyp oder wählen Sie einen bestehenden aus, und navigieren Sie dann zur Registerkarte „Gespeicherte Ereignisse“ in der Fraud Detector-Konsole. Auf dieser Registerkarte können Sie die Echtzeit-Ereignisspeicherung für Vorhersagen aktivieren. Um historische Daten zu speichern, können Sie eine CSV-Datei mit Ereignisdaten hochladen oder die neue SendEvent-API verwenden, um die Ereignisse an Amazon Fraud Detector zu streamen. Sobald Sie über einen gespeicherten Datensatz verfügen, können Sie Modellversionen schnell trainieren oder neu trainieren, indem Sie „gespeicherte Ereignisse“ als Quelle für Ihre Modell-Trainingsdaten auswählen. Die Speicherung von Ereignisdaten kostet 0,10 USD pro GB und Monat und ist jetzt in den AWS-Regionen USA Ost (Nord-Virginia), USA Ost (Ohio), USA West (Oregon), Europa (Irland), Asien-Pazifik (Singapur) und Asien-Pazifik (Sydney) verfügbar. Weitere Einzelheiten zur Speicherung von Ereignisdaten finden Sie in unserer Dokumentation.