Erste Schritte mit Amazon SageMaker

Tutorials zum Machine Learning

Folgen Sie den praktischen Anleitungen, um zu erfahren, wie Sie Amazon SageMaker verwenden, um verschiedene Aufgaben im Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu bewältigen, einschließlich Datenvorbereitung, Training, Bereitstellung und MLOps.

Datenwissenschaftler: ML-Modelle mit Code entwickeln

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Trainingsdaten für ML kennzeichnen

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Ein ML-Modell lokal erstellen

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Ein ML-Modell trainieren

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Datenwissenschaftler: Low-Code-ML

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Trainingsdaten für ML mit minimalem Code vorbereiten

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Schneller Einstieg mit SageMaker JumpStart

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TUTORIAL

Automatisches Erstellen eines ML-Modells

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ML-Engineers: MLOps

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Setzen Sie ein trainiertes Modell zur Inferenz in der Produktion ein.

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TUTORIAL

Automatisieren Sie durchgängige ML-Workflows

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DEMO

Intensive Auseinandersetzung mit automatisiertem MLOps

Demo ansehen »

Geschäftsanalysten: No-Code-ML

TUTORIAL

Generieren Sie mit SageMaker Canvas Vorhersagen, ohne Code zu schreiben.

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