Struttura del corso
Introduzione
- Comprendere l'apprendimento automatico con SageMaker
- Algoritmi di apprendimento automatico
Panoramica delle caratteristiche di AWS SageMaker
- AWS e cloud computing
- Sviluppo modelli
Configurazione di AWS SageMaker
- Creazione di un account AWS
- Utente e gruppo amministratore IAM
Familiarizzare con SageMaker Studio
- Panoramica dell'interfaccia utente
- Blocchi appunti Studio
Preparazione dei dati tramite Jupyter Notebooks
- Quaderni e librerie
- Creazione di un'istanza del notebook
Addestramento di un modello con SageMaker
- Lavori di formazione e algoritmi
- Addestramenti paralleli di dati e modelli
- Analisi dei bias post-allenamento
Distribuzione di un modello in SageMaker
- Registro dei modelli e monitor dei modelli
- Compilazione e distribuzione di modelli con Neo
- Valutazione delle prestazioni del modello
Pulizia delle risorse
- Eliminazione degli endpoint
- Eliminazione delle istanze del notebook
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Esperienza nello sviluppo di applicazioni
- Familiarità con la console Amazon Web Services (AWS)
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Gli sviluppatori
Recensioni (5)
Il formatore aveva una buona comprensione dei concetti
Josheel - Verizon Connect
Corso - Amazon Redshift
Traduzione automatica
La parte pratica.
Radu - Ness Digital Engineering
Corso - AWS: A Hands-on Introduction to Cloud Computing
Traduzione automatica
Il corso di formazione era più pratico
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Corso - Kubernetes on AWS
Traduzione automatica
Il formatore sapeva esattamente di cosa stava parlando.
Madumetsa Msomi - BMW
Corso - AWS DevOps Engineers
Traduzione automatica
Tutto a posto, nulla da migliorare
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Corso - AWS Lambda for Developers
Traduzione automatica