Publié le: Aug 5, 2020
Analyse tertiaire génomique et Machine Learning avec Amazon SageMaker est une nouvelle implémentation des solutions AWS qui créé un environnement évolutif dans AWS pour développer des modèles de Machine Learning à l'aide de données génomiques, générer des prédictions et évaluer les performances des modèles.
Cette solution explique comment 1) automatiser la préparation d'un ensemble de données de formation pour le Machine Learning, 2) développer des formations et des pipelines de déploiement pour les modèles génomiques de Machine Learning et 3) générer des prédictions et évaluer les performances des modèles à l'aide de données de test. La solution utilise AWS CloudFormation pour automatiser son déploiement dans le Cloud AWS et comprend l'intégration et la livraison continues (IC/DC) à l'aide des référentiels de code source AWS CodeCommit et AWS CodePipeline afin de créer et de déployer des mises à jour pour les tâches de préparation des données et des blocs-notes de solutions. Cette solution tire parti des principes et des bonnes pratiques de l'infrastructure en tant que code qui permettent une évolution rapide.
Pour en savoir plus sur l'implémentation « Analyse tertiaire génomique et Machine Learning avec Amazon SageMaker », consultez la page Web d'implémentation des solutions AWS.
D'autres solutions AWS sont disponibles sur la page Web Implémentation des solutions AWS, où les clients peuvent parcourir les solutions par catégorie de produits ou par secteur d'activité pour trouver les implémentations de référence AWS automatisées et clés en main qui répondent à leurs besoins métier spécifiques.