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Struttura del corso
Introduzione
- Comprendere l'apprendimento automatico con SageMaker
- Algoritmi di apprendimento automatico
Panoramica delle funzionalità di AWS SageMaker
- AWS e il cloud computing
- Sviluppo di modelli
Configurazione di AWS SageMaker
- Creazione di un account AWS
- Utente e gruppo amministratore IAM
Familiarizzare con SageMaker Studio
- Panoramica dell'interfaccia utente
- Quaderni da studio
Preparazione dei dati con Jupyter Notebooks
- Taccuini e librerie
- Creazione di un'istanza notebook
Addestramento di un modello con SageMaker
- Processi di formazione e algoritmi
- Addestramenti paralleli di dati e modelli
- Analisi dei bias post-allenamento
Distribuzione di un modello in SageMaker
- Registro di sistema e monitoraggio modelli
- Compilazione e distribuzione di modelli con Neo
- Valutazione delle prestazioni del modello
Pulizia delle risorse
- Eliminazione degli endpoint
- Eliminazione di istanze 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
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