Een dataset bevat geordende tabulaire features met gevoelige waarden die gemaskeerd (niet verwijderd) moeten worden voordat een ander team begint met modelontwikkeling. Welke service moet de ML engineer gebruiken om de gevoelige velden met minimale inspanning te maskeren?

AWS Glue DataBrew is een visuele data-voorbereidingsservice die het mogelijk maakt om data te transformeren en te reinigen zonder code te schrijven. Het biedt ingebouwde transformaties, waaronder maskering, die specifiek zijn ontworpen voor het omgaan met gevoelige gegevens. Dit maakt het de meest efficiënte optie voor het maskeren van gevoelige velden met minimale inspanning. Amazon Macie is een beveiligingsservice die machine learning gebruikt om gevoelige gegevens te ontdekken en te classificeren, maar het maskeert de gegevens niet direct. AWS Batch en Amazon EMR zijn krachtige compute-services die kunnen worden gebruikt voor dataverwerking, maar ze vereisen het schrijven van aangepaste code om de maskering uit te voeren, wat meer inspanning vergt dan het gebruik van DataBrew's ingebouwde functionaliteit.