Prácticas recomendadas de arquitectura para el machine learning
Descubra las prácticas recomendadas para crear rápida y fácilmente arquitecturas de aprendizaje profundo, así como para crear, entrenar e implementar modelos de machine learning (ML) a cualquier escala.
Aprenda a evaluar las cargas de trabajo de ML con respecto a las prácticas recomendadas y a identificar posibles mejoras gracias al Enfoque en machine learning de AWS Well-Architected Framework.
Contenido destacado
Introducción
Formación y tutoriales de autoservicio que muestran a los arquitectos y desarrolladores cómo crear, entrenar e implementar modelos de machine learning.
- Tutorial: Cree un modelo de machine learning de forma automática
- Formación: Universidad de Machine Learning
- Formación: Introducción a AWS Machine Learning
Machine learning en la práctica
Soluciones que se pueden implementar, orientación sobre la arquitectura y diagramas para facilitar la creación de una plataforma de ML segura en AWS.
- Implementación de soluciones: Bot de preguntas y respuestas en AWS
- Documento técnico: Build a Secure Enterprise Machine Learning Platform on AWS
- Implementación de soluciones: Mantener experiencias personalizadas mediante el machine learning
MLOps
Prácticas recomendadas de arquitectura y soluciones para implementar y mantener modelos y cargas de trabajo de ML de forma fiable y eficiente.
- Well-Architected: Enfoque en Machine Learning
- Taller: Cree entornos de ciencia de datos seguros
- Implementación de soluciones: Orquestador de cargas de trabajo de MLOps
Mayor precisión en las previsiones gracias al machine learning
Detectar temas relevantes con machine learning
Marco de AWS MLOps
Lo más destacado
- Well-Architected: Enfoque en machine learning
- Implementación de soluciones: Orquestador de cargas de trabajo de MLOps
- Tutorial: Analice información en textos con Amazon Comprehend
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