Course Outline

Invoering

  • Machine learning begrijpen met SageMaker
  • Machine learning-algoritmen

Overzicht van AWS SageMaker-functies

  • AWS en cloudcomputing
  • Ontwikkeling van modellen

AWS SageMaker instellen

  • Een AWS-account aanmaken
  • IAM-beheerdersgebruiker en -groep

Kennismaken met SageMaker Studio

  • UI-overzicht
  • Studio-notitieboekjes

Gegevens voorbereiden met Jupyter Notebooks

  • Notitieboekjes en bibliotheken
  • Een notebookinstantie maken

Een model trainen met SageMaker

  • Trainingsbanen en algoritmen
  • Parallelle trainingen voor gegevens en modellen
  • Analyse van bias na de training

Een model implementeren in SageMaker

  • Modelregistratie en modelmonitor
  • Modellen samenstellen en implementeren met Neo
  • Evalueren van modelprestaties

Hulpbronnen opruimen

  • Eindpunten verwijderen
  • Notebook-instanties verwijderen

Probleemoplossen

Samenvatting en conclusie

Requirements

  • Ervaring met applicatieontwikkeling
  • Bekendheid met de Amazon Web Services (AWS)-console

Publiek

  • Datawetenschappers
  • Ontwikkelaars
 21 Hours

Getuigenissen (2)

Related Categories