ロケーションに移動することもできます。ページが更新され、新しくインポートされたファイルが表示されます。Wranglerのトランスフォーメーションを起動します。使用して、データフローに分析と変換を追加できるようになりました。モデルを構築して使用します。環境から移行する方法についてのガイダンスを提供しました。フローファイルをインポートする他の方法が記載されています。移行するためのワンクリックインポートオプションが表示されます。ローカルマシンを使用してフローファイルを転送することもできます。手動でインポートすることもできます。正解も不正解もありません。使い慣れた方法を自由に選択してください。アプリケーションをすべてシャットダウンします。ファイルブラウザからすべてのフローファイルを削除することもできます。中間ファイルはどれでも削除できます。コピーされたファイルは不要になります。ログアウトし、再び使用する準備ができたら再起動できます。移行するのは簡単です。エンドツーエンドでコード不要の機械学習ワークフローを活用しながら、すでに開発したデータ準備のフローを使用できます。環境にシームレスに移行できます。これにより、MLプロジェクトが合理化され、ビジネスアナリストや技術者以外のユーザーがより効率的にモデルを構築してデプロイできるようになります。アマゾンウェブサービス(AWS)の主任AIスペシャリストです。サプライチェーン管理の修士号とデータサイエンスの博士号を取得しています。サービスチームで働いており、リサーチやお客様の声をサービスロードマップの参考にしています。テクノロジーとソートリーダーシップでお客様のビジネスの変革を支援しています。シニアプロダクトマネージャーで、ノーコード/ローコードサービスの拡大に注力しています。身近なものにし、それらを応用して困難な問題を解決することに専念しています。仕事以外では、ホッケー、スキューバダイビング、サイエンスフィクションを読んだりしています。シニアプロダクトマネージャーです。年にわたり顧客中心のデータ主導型の製品を構築してきた経験があります。EMEA地域のAI/MLのスペシャリストソリューションアーキテクトです。ブリュッセルを拠点とし、ベネルクス全域のお客様と緊密に連携しています。歳でコーディングを始めました。彼は大学卒業後にAI/MLを学び始め、それ以来ずっとAI/MLに夢中になっています。