本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 與 Amazon SageMaker AI 整合
<a name="sagemaker-integration"></a>

**整合類型：**訂閱者

[Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/whatis.html) 是一種全受管機器學習 (ML) 服務。有了 Security Lake，資料科學家和開發人員可以快速且自信地在生產就緒的託管環境中建置、訓練和部署 ML 模型。它提供執行 ML 工作流程的 UI 體驗，讓 SageMaker AI ML 工具可用於多個整合式開發環境 (IDE)。

## SageMaker AI 洞察
<a name="sagemaker-integration-insights"></a>

您可以使用 SageMaker AI Studio 為 Security Lake 產生機器學習洞見。此 Studio 是適用於機器學習的 Web 整合開發環境 (IDE)，可為資料科學家提供工具，以準備、建置、訓練和部署機器學習模型。透過此解決方案，您可以快速部署一組 Python 筆記本，專注於 Security Lake 中的[AWS Security Hub CSPM](https://docs.aws.amazon.com/securityhub/latest/userguide/what-is-securityhub.html)問題清單，也可以將其擴展為在 Security Lake 中整合其他 AWS 來源或自訂資料來源。如需詳細資訊，請參閱[使用 Amazon SageMaker AI 產生 Amazon Security Lake 資料的機器學習洞見](https://aws.amazon.com/blogs//security/generate-machine-learning-insights-for-amazon-security-lake-data-using-amazon-sagemaker/)。