План на курса

Въведение

    Разбиране на машинното обучение с алгоритми за машинно обучение на SageMaker

Преглед на функциите на AWS SageMaker

    AWS и разработване на модели за облачни изчисления

Настройване на AWS SageMaker

    Създаване на IAM администраторски потребител и група на AWS акаунт

Запознаване със студио SageMaker

    Преглед на потребителския интерфейс Студийни преносими компютри

Подготовка на данни с помощта на Jupyter Notebooks

    Бележници и библиотеки Създаване на екземпляр на бележник

Обучение на модел със SageMaker

    Обучителни задания и алгоритми Паралелни обучения с данни и модели Анализ на отклоненията след обучението

Внедряване на модел в SageMaker

    Регистър на модела и монитор на модела Компилиране и внедряване на модели с Neo Оценка на производителността на модела

Почистване на ресурси

    Изтриване на крайни точки Изтриване на екземпляри на бележник

Отстраняване на неизправности

Обобщение и заключение

Изисквания

  • Опит в разработката на приложения
  • Познаване на конзолата на Amazon Web Services (AWS).

Публика

  • Учени по данни
  • Разработчици
 21 Hours

Брой участници



Цена за участник

Oтзиви от потребители (2)

Свързани Kурсове

Amazon DynamoDB for Developers

14 Hours

Advanced Amazon Web Services (AWS) CloudFormation

7 Hours

AWS CloudFormation

7 Hours

AWS IoT Core

14 Hours

Amazon Web Services (AWS) IoT Greengrass

21 Hours

Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」

4 Hours

Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「8 Hours Remote」

8 Hours

Advanced AWS Lambda

14 Hours

AWS Lambda for Developers

14 Hours

H2O AutoML

14 Hours

AutoML with Auto-sklearn

14 Hours

AutoML with Auto-Keras

14 Hours

Advanced Stable Diffusion: Deep Learning for Text-to-Image Generation

21 Hours

Introduction to Stable Diffusion for Text-to-Image Generation

21 Hours

AlphaFold

7 Hours

Свързани Kатегории