Temario del curso

Introducción

  • Descripción del aprendizaje automático con SageMaker
  • Algoritmos de aprendizaje automático

Información general sobre las características de AWS SageMaker

  • AWS y la computación en la nube
  • Desarrollo de modelos

Configuración de AWS SageMaker

  • Creación de una cuenta de AWS
  • Usuario y grupo de administrador de IAM

Familiarizarse con SageMaker Studio

  • Información general de la interfaz de usuario
  • Cuadernos de estudio

Preparación de datos mediante Jupyter Notebooks

  • Cuadernos y bibliotecas
  • Creación de una instancia de bloc de notas

Entrenamiento de un modelo con SageMaker

  • Trabajos de entrenamiento y algoritmos
  • Entrenamientos paralelos de datos y modelos
  • Análisis de sesgos posteriores al entrenamiento

Implementación de un modelo en SageMaker

  • Registro de modelos y monitor de modelos
  • Compilación e implementación de modelos con Neo
  • Evaluación del rendimiento del modelo

Recursos de limpieza

  • Eliminación de puntos de conexión
  • Eliminación de instancias de bloc de notas

Solución de problemas

Resumen y conclusión

Requerimientos

  • Experiencia en el desarrollo de aplicaciones
  • Familiaridad con Amazon Web Services (AWS) Consola

Audiencia

  • Científicos de datos
  • Desarrolladores
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
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