Nozioni di base

Amazon SageMaker aiuta sviluppatori e data scientist a preparare, costruire, addestrare e distribuire rapidamente modelli di machine learning (ML) di alta qualità combinando un’ampia gamma di funzionalità create ad hoc per il ML.

Introduzione ad Amazon SageMaker

Impara a preparare, costruire, addestrare e distribuire modelli con Amazon SageMaker.

VIDEO


Espleta tutte le attività amministrative necessarie per avviare Amazon SageMaker Studio in pochi clic.

Benvenuto in Amazon SageMaker Studio

TUTORIAL


In questo tutorial utilizzerai Amazon SageMaker Studio per costruire, addestrare, distribuire e monitorare un modello XGBoost. I nostri servizi coprono l’intero flusso di lavoro di machine learning (ML): dalla progettazione delle funzionalità e l’addestramento del modello alle distribuzioni in batch e in diretta per i modelli di ML.

GUIDA PER LO SVILUPPATORE


Segui questa guida passo dopo passo per cominciare a utilizzare tutte le funzionalità di Amazon SageMaker.

WEBINAR


In questo tech talk on demand, ti mostriamo come creare rapidamente nuovi notebook, caricare dati, addestrare modelli, confrontare i risultati dei modelli e distribuire i modelli alla produzione, tutto in Amazon SageMaker Studio.

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Iniziare a utilizzare il machine learning (ML) può richiedere tempo. Amazon SageMaker JumpStart ti aiuta a iniziare a utilizzare il machine learning in modo facile e veloce.

Inizia a usare il machine learning in pochi minuti con Amazon SageMaker JumpStart

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Scopri come effettuare il provisioning di un ambiente di machine learning sicuro, con un approfondimento sui modelli e sulle architetture comuni necessari nei settori regolamentati.

Machine learning sicuro e conforme alle norme per i settori regolamentati

Flussi di lavoro di machine learning sicuri e conformi con Amazon SageMaker

Ti sei mai chiesto come creare un flusso di lavoro di machine learning end-to-end sicuro e conforme per i servizi finanziari? Guarda la nostra demo video, dove illustriamo i modelli e i requisiti comuni obbligatori nei settori rigidamente disciplinati per i relativi casi d’uso con il machine learning sicuro.

Secure ML workflows with Amazon SageMaker (58:37)

Crea modelli di machine learning

GUIDA PER LO SVILUPPATORE


Impara a costruire un modello di ML con i passaggi e le risorse indicate in questa guida.

LABORATORIO PRATICO


Accedi a un ricco repository di notebook SageMaker su GitHub.

LABORATORIO PRATICO


Utilizza gli algoritmi sviluppati in Amazon SageMaker, più veloci ed economici delle alternative più utilizzate.

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Amazon SageMaker offre molti algoritmi integrati ottimizzati per la velocità, la scalabilità e la precisione. Scopri come scegliere l'algoritmo corretto in base al problema da risolvere utilizzando il machine learning.

Scegli l'algoritmo di machine learning ideale in Amazon SageMaker

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Il linguaggio R è diffuso tra i data scientist e i professionisti del machine learning. In questo video, scopri come puoi utilizzare R ed eseguire simulazioni di machine learning sicure su larga scala con Amazon SageMaker.

Produzione di carichi di lavoro R utilizzando Amazon SageMaker, in collaborazione con Siemens

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Scopri come configurare contenitori utilizzando i servizi AWS con facilità e su larga scala. Questo video ti consentirà di comprendere come mantenere la coerenza e la portabilità nell'ambiente di sviluppo di machine learning.

Crea ambienti di machine learning coerenti e portatili con contenitori

Addestra e configura i modelli di machine learning

Utilizza il modulo Train per impostare ambienti di addestramento con un clic e ottimizza il tuo modello utilizzando la configurazione automatica dei moduli

TUTORIAL


Impara a usare Amazon SageMaker Studio per addestrare e configurare un modello di deep learning con TensorFlow.

GUIDA PER LO SVILUPPATORE


Consulta la panoramica su come addestrare i modelli di machine learning utilizzando Amazon SageMaker.

BLOG


Organizza e rileva le iterazioni di formazione in modo efficiente con Amazon SageMaker Experiments. La formazione di un modello di ML solitamente richiede molte iterazioni per isolare e misurare l'impatto del cambiamento di set di dati, versioni dell'algoritmo e parametri del modello. SageMaker Experiments ti aiuta a gestire le iterazioni con l'acquisizione automatica di parametri di input, configurazioni e risultati, oltre a identificare gli esperimenti con le migliori prestazioni.

 

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L’addestramento di un modello di ML solitamente richiede molte iterazioni per isolare e misurare l'impatto di molteplici variabili. In questo video scoprirai come Amazon SagMaker Experiments può aiutarti a controllare le iterazioni all’interno dell’interfaccia visiva di SageMaker Studio.

Panoramica di Amazon SageMaker Experiments

LABORATORIO PRATICO


Prova questi esempi utilizzando la configurazione degli iperparametri attraverso diversi algoritmi e i framework di deep learning.

TUTORIAL


Scopri come risparmiare fino al 90% dei costi di formazione utilizzando le istanze Spot Amazon EC2 con Managed Spot Training. Le istanze Spot sono capacità di calcolo dello spazio e le attività di formazione vengono automaticamente eseguite quando diventa disponibile capacità di scorta. Le attività di formazione vengono rese resilienti alle interruzioni provocate da modifiche della capacità, consentendo un risparmio grazie alla flessibilità del momento di esecuzione dei processi di formazione.

WEBINAR


Tramite questo tech talk on demand, scopri come utilizzare Amazon SageMaker Experiments e come Amazon SageMaker Debugger migliora la qualità dei modelli attraverso l'ottimizzazione della loro formazione e configurazione. Imparerai come gestire le iterazioni acquisendo automaticamente i parametri di input, le configurazioni e i risultati nonché le misurazioni in tempo reale durante la fase di addestramento, ad esempio le matrici di addestramento, di convalida e di confusione.

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Il processo di addestramento di ML è fondamentalmente poco chiaro. Scopri come Amazon SageMaker Debugger rende il processo di addestramento trasparente acquisendo automaticamente le misurazioni, analizzando le esecuzioni di addestramento e rilevando i problemi.

Analizza, rileva e ricevi avvisi durante le esecuzioni di addestramento

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Scopri come addestrare e ottimizzare i modelli di machine learning fino a ottenere la massima accuratezza con un video approfondito sull'addestramento dei modelli di machine learning con Amazon SageMaker.

Addestrare e ottimizza i modelli di machine learning fino a ottenere la massima accuratezza con Amazon SageMaker

Distribuisci modelli di machine learning

GUIDA PER LO SVILUPPATORE


Segui la guida passo dopo passo per distribuire i modelli di machine learning sull’infrastruttura dalle prestazioni più elevate.

LABORATORIO PRATICO


Segui gli esempi su GitHub sull’utilizzo di Amazon SageMaker e AWS Step Functions per automatizzare la realizzazione, l’addestramento e la distribuzione di modelli personalizzati di machine learning.

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Scopri come gli endpoint multi-modello di Amazon SageMaker offrono un modo scalabile ed economico per distribuire modelli di ML su vasta scala usando un singolo endpoint.

Distribuisci più modelli su un singolo endpoint

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AWS offre un'ampia infrastruttura approfondita di machine learning con Amazon SageMaker. In questo video, scopri come scegliere l'istanza di calcolo appropriata per l'inferenza di machine learning per i tuoi requisiti specifici.

Come scegliere il tipo di istanza corretto per l'inferenza di machine learning

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Le procedure di ML Ops aiutano i data scientist e i professionisti dell'IT a collaborare e gestire il flusso di lavoro di machine learning. Scopri come Amazon SageMaker può aiutarti con ML Ops a gestire e dimensionare facilmente flussi di lavoro end-to-end.

MLOps per dispositivi edge con Amazon SageMaker Edge Manager

Risorse aggiuntive

SDK

Utilizza le API adatte al tuo linguaggio o alla tua piattaforma di programmazione per semplificare l’utilizzo di Amazon SageMaker nelle tue applicazioni.

Novità

Gli annunci delle novità sono riepiloghi di alto livello dei nuovi lanci e aggiornamenti delle funzionalità. Consulta gli aggiornamenti specifici di Amazon SageMaker e altri annunci di AWS.

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Scopri di più sulle caratteristiche di Amazon SageMaker

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