Bewährte Methoden und Anleitungen zu Machine Learning
Suchen Sie nach bewährten Methoden für das schnelle und einfache Erstellen von Deep-Learning-Architekturen und Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning (ML)-Modellen in jeder Größenordnung.
Erfahren Sie, wie Sie Ihre ML-Workloads mit den bewährten Methoden vergleichen und Bereiche mit Verbesserungsbedarf mit der Machine Learning Lens – AWS Well-Architected Framework identifizieren können.
Ausgewählte Inhalte
Erste Schritte
Self-Service-Training und Tutorials, die den Architekten und Entwicklern zeigen, wie Machine-Learning-Modelle erstellt, trainiert und bereitgestellt werden.
- Tutorial: Automatisches Erstellen eines Machine-Learning-Modells
- Training Machine Learning University
- Training: Erste Schritte mit AWS Machine Learning
ML in der Praxis
Bereitstellbare Lösungen, Architektur-Anleitung und Diagramme, die bei der Erstellung einer sicheren ML-Pattform auf AWS helfen.
- Lösungsimplementierung: QnA Bot on AWS
- Whitepaper: Erstellen einer sicheren Enterprise-Plattform für Machine Learning in AWS
- Lösungsimplementierung: Erhalten personalisierter Erfahrungen mit Machine Learning
MLOps
Bewährte Methoden der Architektur und Lösungen zur zuverlässigen und effizienten Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen und Workloads.
- Well-Architected: Machine Learning Lens
- Workshop: Erstellen von sicheren Datenwissenschaftsumgebungen
- Lösungsimplementierung: MLOps Workload Orchestrator
Verbessern der Prognosegenauigkeit mit Machine Learning
Mit Machine Learning brisante Themen entdecken
AWS MLOps Framework
Am Beliebtesten
- Well-Architected: Machine Learning Lens
- Lösungsimplementierung: MLOps Workload Orchestrator
- Tutorial: Erkenntnisanalyse in Texten mit Amazon Comprehend
Machine-Learning-Blogbeiträge
Für die ausgewählten Kriterien wurden keine passenden Blogbeiträge gefunden.