Schulungsübersicht

Einführung

  • Maschinelles Lernen mit SageMaker verstehen
  • Algorithmen für maschinelles Lernen

Überblick über die Funktionen von AWS SageMaker

  • AWS und Cloud Computing
  • Entwicklung von Modellen

Einrichten von AWS SageMaker

  • Erstellen eines AWS-Kontos
  • IAM-Admin-Benutzer und -Gruppe

Vertrautmachen mit SageMaker Studio

  • UI-Übersicht
  • Studio-Notizbücher

Aufbereitung von Daten mit Jupyter Notebooks

  • Notizbücher und Bibliotheken
  • Erstellen einer Notizbuchinstanz

Trainieren eines Modells mit SageMaker

  • Trainingsaufgaben und Algorithmen
  • Paralleles Training von Daten und Modellen
  • Analyse der Verzerrungen nach dem Training

Einsetzen eines Modells in SageMaker

  • Modellregistrierung und Modellmonitor
  • Kompilieren und Bereitstellen von Modellen mit Neo
  • Bewertung der Modellleistung

Ressourcen aufräumen

  • Löschen von Endpunkten
  • Löschen von Notebook-Instanzen

Fehlersuche

Zusammenfassung und Schlussfolgerung

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit Anwendungsentwicklung
  • Vertrautheit mit Amazon Web Services (AWS) Console

Publikum

  • Datenwissenschaftler
  • Entwickler
 21 Stunden

Teilnehmerzahl



Preis je Teilnehmer

Erfahrungsberichte (2)

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