コース概要

導入

  • SageMakerを使用した機械学習の理解
  • 機械学習アルゴリズム

AWS SageMakerの特徴概要

  • 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への慣れ親しみ

  • UI概要
  • スタジオノートブック

Jupyterノートブック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でのモデル訓練

  • 訓練ジョブとアルゴリズム
  • データおよびモデルの並列訓練
  • 訓練後のバイアス分析

SageMakerでのモデルデプロイ

  • 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
  • モデル性能の評価

リソースのクリーニング

  • 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

まとめと結論

要求

  • アプリケーション開発の経験
  • Amazon Web Services (AWS) コンソールの使用経験

対象者

  • データサイエンティスト
  • 開発者
 21 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

お客様の声 (5)

今後のコース

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