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Programa do Curso
Introdução
- Compreender a aprendizagem automática com o SageMaker
- Algoritmos de aprendizagem automática
Visão geral dos recursos do AWS SageMaker
- AWS e computação em nuvem
- Desenvolvimento de modelos
Configurar o AWS SageMaker
- Criar uma conta AWS
- Utilizador e grupo de administração IAM
Familiarização com o SageMaker Studio
- Visão geral da IU
- Cadernos de estúdio
Preparar dados usando notebooks Jupyter
- Blocos de notas e bibliotecas
- Criar uma instância de bloco de notas
Treinar um modelo com o SageMaker
- Trabalhos e algoritmos de formação
- Treinos paralelos de dados e modelos
- Análise de enviesamento pós-formação
Implantação de um modelo no SageMaker
- Registo de modelos e monitor de modelos
- Compilação e implantação de modelos com o Neo
- Avaliar o desempenho do modelo
Recursos de limpeza
- Eliminar pontos finais
- Eliminar instâncias do bloco de notas
Resolução de problemas
Resumo e conclusão
Requisitos
- Experiência com desenvolvimento de aplicações
- Familiaridade com a consola da Amazon Web Services (AWS)
Público
- Cientistas de dados
- Desenvolvedores
21 horas
Declaração de Clientes (1)
Free atmosphere and agenda flexibility