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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
21 ore
Recensioni (5)
L'allenatore 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
The trainer knew exactly what they were speaking about.
Madumetsa Msomi - BMW
Corso - AWS DevOps Engineers
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Corso - AWS Lambda for Developers
IOT applications
