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Programa 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
Testimonios (5)
The trainer knew exactly what they were speaking about.
Madumetsa Msomi - BMW
Curso - AWS DevOps Engineers
All good, nothing to improve
Ievgen Vinchyk - GE Medical Systems Polska Sp. Z O.O.
Curso - AWS Lambda for Developers
IOT applications
Palaniswamy Suresh Kumar - Makers' Academy
Curso - Industrial Training IoT (Internet of Things) with Raspberry PI and AWS IoT Core 「4 Hours Remote」
I liked getting to understand the breadth of the services offered by AWS and gaining a better understanding of their pricing model for each of those services.
William Crowdis - MDA Systems Ltd.
Curso - AWS Developer Associate
Gabriel was very organized and prepared for this training. He answered all questions and clarify the AWS notions and architecture. Great job, Gabriel.