Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie
- Zrozumienie uczenia maszynowego z SageMaker
- Algorytmy uczenia maszynowego
Przegląd funkcji AWS SageMaker
- AWS i przetwarzanie w chmurze
- Rozwój modeli
Konfiguracja AWS SageMaker
- Tworzenie konta AWS
- Administrator IAM i grupa
Zapoznanie się z SageMaker Studio
- Przegląd interfejsu użytkownika
- Notebooki w Studio
Przygotowanie danych przy użyciu Jupyter Notebooks
- Notebooki i biblioteki
- Tworzenie instancji notebooka
Trenowanie modelu z SageMaker
- Zadania treningowe i algorytmy
- Treningi równoległe danych i modeli
- Analiza błędów po treningu
Wdrażanie modelu w SageMaker
- Rejestr modeli i monitor modelu
- Kompilowanie i wdrażanie modeli z Neo
- Ocena wydajności modelu
Sprzątanie zasobów
- Usuwanie punktów końcowych
- Usuwanie instancji notebooków
Rozwiązywanie problemów
Podsumowanie i zakończenie
Wymagania
- Doświadczenie w tworzeniu aplikacji
- Znajomość konsoli Amazon Web Services (AWS)
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Programiści
21 godzin
Opinie uczestników (2)
Dowiedziałem się o Lambdzie i Serwerlessie kilku nowych, interesujących rzeczy
Oleg Buldumac - PUBLIC COURSE
Szkolenie - AWS Lambda for Developers
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Baaaardzo dużo wiedzy przekazanej