Amazon Web Services (AWS) SageMaker

• 具有应用程序开发经验
• 熟悉 Amazon Web Services (AWS) 控制台

观众

• 数据科学家
• 开发 人员

Amazon Web Services (AWS) SageMaker 是一种云机器学习服务，可让开发人员快速构建、训练和部署任何规模的机器学习模型。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或远程）面向希望创建和训练机器学习模型以部署到生产就绪托管环境的数据科学家和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用笔记本实例准备和上传用于训练的数据。
• 使用训练数据集训练机器学习模型。
• 将经过训练的模型部署到终结点以创建预测。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和练习。
• 在现场实验室环境中实际实施。

课程定制选项

• 如需申请此课程的定制培训，请联系我们进行安排。

介绍

• 使用 SageMaker 了解机器学习
• 机器学习算法

AWS SageMaker 功能概述

• AWS 和云计算
• 模型开发

设置 AWS SageMaker

• 创建 AWS 账户
• IAM 管理员用户和组

熟悉 SageMaker Studio

• UI 概述
• Studio 笔记本

使用 Jupyter Notebook 准备数据

• 笔记本和库
• 创建笔记本实例

使用 SageMaker 训练模型

• 训练作业和算法
• 数据和模型并行训练
• 训练后偏差分析

在 SageMaker 中部署模型

• 模型注册表和模型监视器
• 使用 Neo 编译和部署模型
• 评估模型性能

清理资源

• 删除端点
• 删除笔记本实例

故障 排除

总结和结论