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コース概要
導入
- SageMaker を使用した機械学習を理解する
- 機械学習アルゴリズム
AWS SageMaker の機能の概要
- AWS とクラウド コンピューティング
- モデル開発
AWS SageMaker のセットアップ
- AWS アカウントの作成
- IAM 管理者ユーザーとグループ
SageMaker Studio に慣れる
- UIの概要
- スタジオノートブック
Jupyter Notebook を使用したデータの準備
- ノートブックとライブラリ
- ノートブックインスタンスの作成
SageMaker を使用したモデルのトレーニング
- トレーニングジョブとアルゴリズム
- データとモデルの並列トレーニング
- トレーニング後のバイアス分析
SageMaker でのモデルのデプロイ
- モデルレジストリとモデルモニター
- Neo を使用したモデルのコンパイルとデプロイ
- モデルのパフォーマンスの評価
リソースのクリーンアップ
- エンドポイントの削除
- ノートブックインスタンスの削除
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- アプリケーション開発の経験
- アマゾンWeb Services(AWS)コンソールに精通していること 。
観客
- データサイエンティスト 開発者
21 時間
お客様の声 (1)
Free atmosphere and agenda flexibility