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課程簡介
介紹
- 使用SageMaker了解機器學習
- 機器學習演算法
AWS SageMaker 功能概述
- AWS 和雲計算
- 模型開發
設置 AWS SageMaker
- 創建 AWS 帳戶
- IAM 管理員使用者和組
熟悉SageMaker Studio
- UI 概述
- Studio 筆記本
使用 Jupyter Notebook 準備數據
- 筆記本和庫
- 創建筆記本實例
使用SageMaker訓練模型
- 訓練作業和演算法
- 數據和模型並行訓練
- 訓練後偏差分析
在 SageMaker 中部署模型
- 模型註冊表和模型監視器
- 使用 Neo 編譯和部署模型
- 評估模型性能
清理資源
- 刪除端點
- 刪除筆記本實例
故障排除
總結和結論
最低要求
- 具有應用程式開發經驗
- 熟悉 Amazon Web Services (AWS) 主控台
觀眾
- 數據科學家
- 開發人員
21 時間:
客戶評論 (5)
培訓師對概念有很好的把握
Josheel - Verizon Connect
課程 - Amazon Redshift
機器翻譯
練習部分。
Radu - Ness Digital Engineering
課程 - AWS: A Hands-on Introduction to Cloud Computing
機器翻譯
The trainer knew exactly what they were speaking about.
Madumetsa Msomi - BMW
課程 - AWS DevOps Engineers
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
課程 - AWS Lambda for Developers
IOT applications