Tag: 崔辰

上次我们初步介绍了使用 SageMaker 快速训练和部署 Factorization Machines 模型，接下来我们利用Endpoint进行预测模拟的实际用例。

本博客中的实验采用国内用户对大量国内外电影的评论作为训练数据集，利用AWS SageMaker自带的因子分解机算法构建模型，通过SageMaker的超参调优服务观察参数调整对模型表现的影响。最后，以实际应用中经常会遇到的用法演示模型的预测结果。本次实验全部使用Python3.6完成，在SageMaker中选用conda_python3的Kernel。