Návrh Školení
Úvod
- Porozumění strojovému učení se SageMakerem
- Algoritmy strojového učení
Přehled funkcí AWS SageMaker
- AWS a cloud computing
- Vývoj modelů
Nastavení AWS SageMaker
- Vytvoření účtu AWS
- Uživatel a skupina správce IAM
Seznámení se SageMaker Studio
- Přehled uživatelského rozhraní
- Studiové notebooky
Příprava dat pomocí notebooků Jupyter
- Notebooky a knihovny
- Vytvoření instance poznámkového bloku
Školení modelky se SageMakerem
- Tréninkové úlohy a algoritmy
- Data a modelová paralelní školení
- Analýza zkreslení po tréninku
Nasazení modelu v SageMaker
- Registr modelů a monitor modelů
- Kompilace a nasazení modelů pomocí Neo
- Hodnocení výkonu modelu
Čištění zdrojů
- Mazání koncových bodů
- Odstranění instancí poznámkového bloku
Odstraňování problémů
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Zkušenosti s vývojem aplikací
- Znalost konzole Amazon Web Services (AWS)
Publikum
- Datoví vědci
- Vývojáři
Reference (5)
Instruktor měl dobré pochopení konceptů
Josheel - Verizon Connect
Kurz - Amazon Redshift
Přeloženo strojem
Praktická část.
Radu - Ness Digital Engineering
Kurz - AWS: A Hands-on Introduction to Cloud Computing
Přeloženo strojem
Trenink byl praktičtější.
Siphokazi Biyana - Vodacom SA
Kurz - Kubernetes on AWS
Přeloženo strojem
Instruktor věděl přesně, o čem mluvil.
Madumetsa Msomi - BMW
Kurz - AWS DevOps Engineers
Přeloženo strojem
Všechno je v pořádku, není třeba nic vylepšovat.
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Kurz - AWS Lambda for Developers
Přeloženo strojem