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Schulungsübersicht
Einführung
- Maschinelles Lernen mit SageMaker verstehen
- Algorithmen für maschinelles Lernen
Überblick über die Funktionen von AWS SageMaker
- AWS und Cloud Computing
- Entwicklung von Modellen
Einrichten von AWS SageMaker
- Erstellen eines AWS-Kontos
- IAM-Admin-Benutzer und -Gruppe
Vertrautmachen mit SageMaker Studio
- UI-Übersicht
- Studio-Notizbücher
Aufbereitung von Daten mit Jupyter Notebooks
- Notizbücher und Bibliotheken
- Erstellen einer Notizbuchinstanz
Trainieren eines Modells mit SageMaker
- Trainingsaufgaben und Algorithmen
- Paralleles Training von Daten und Modellen
- Analyse der Verzerrungen nach dem Training
Einsetzen eines Modells in SageMaker
- Modellregistrierung und Modellmonitor
- Kompilieren und Bereitstellen von Modellen mit Neo
- Bewertung der Modellleistung
Ressourcen aufräumen
- Löschen von Endpunkten
- Löschen von Notebook-Instanzen
Fehlersuche
Zusammenfassung und Schlussfolgerung
Voraussetzungen
- Erfahrung mit Anwendungsentwicklung
- Vertrautheit mit Amazon Web Services (AWS) Console
Publikum
- Datenwissenschaftler
- Entwickler
21 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Free atmosphere and agenda flexibility