使用Snowflake开始的机器学习实践:实用指南infrastructure#machine learning📝 Blog|分析: 2026年2月14日 11:45•发布: 2026年2月14日 10:45•1分で読める•Zenn ML分析这篇文章提供了一个很棒的实践指南,用于使用Snowflake构建机器学习模型。它展示了Snowflake用于数据准备、Python用于模型训练之间的明确职责分离,创建了一个简化而高效的工作流程。使用Kaggle房价数据集使本教程与任何想了解更多关于该过程的人直接相关且易于上手。要点•本教程使用Snowflake进行数据准备和特征工程,简化了流程。•它展示了完整的工作流程,包括数据导入、特征工程、模型训练和推理。•该实用示例使用了Kaggle房价数据集,提供了实际应用。引用 / 来源查看原文"这篇博文实现了从导入CSV数据到特征工程、模型训练、在模型注册表中注册以及测试数据推断的整个过程。"ZZenn ML2026年2月14日 10:45* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧Boost Your Deep Learning Experiments with a Robust Checklist!较新Sleep Journal: AI-Powered Journaling for a Peaceful Mind相关分析infrastructure提升NumPy性能:解决兼容性问题,让数据科学更顺畅2026年2月14日 13:00infrastructureQwen Next 模型:使用 llama.cpp 更快更好!2026年2月14日 12:47infrastructureDragon Head:革命性的AI原生Web浏览器运行时2026年2月14日 09:45来源: Zenn ML