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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
お客様の声 (5)
講師は概念をよく理解していました
Josheel - Verizon Connect
コース - Amazon Redshift
機械翻訳
実践の部分。
Radu - Ness Digital Engineering
コース - AWS: A Hands-on Introduction to Cloud Computing
機械翻訳
トレーニングはより実践的でした
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
コース - Kubernetes on AWS
機械翻訳
トレーナーは自分が話している内容を正確に理解していました。
Madumetsa Msomi - BMW
コース - AWS DevOps Engineers
機械翻訳
すべてが良く、改善すべき点はありません
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
コース - AWS Lambda for Developers
機械翻訳