Nozioni di base
Amazon SageMaker è un servizio modulare e completamente gestito che permette a sviluppatori e data scientist di creare, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico su larga scala. Comincia a utilizzare il servizio con queste risorse per sviluppatori, così che tu possa passare velocemente dal concetto alla produzione.
Introduzione ad Amazon SageMaker
Scopri come costruire, addestrare e distribuire i moduli di Amazon SageMaker.
DEVELOPER GUIDE
Segui questa guida passo passo per cominciare a utilizzare Amazon SageMaker rapidamente.
CORSO DI FORMAZIONE
Questo corso di formazione spiega come utilizzare Amazon SageMaker per semplificare l'integrazione del machine learning nelle applicazioni. Gli argomenti principali sono: panoramica del machine learning e dei problemi che può risolvere, uso di un Jupyter Notebook per addestrare un modello basato sugli algoritmi incorporati di Amazon SageMaker e uso di Amazon SageMaker per pubblicare il modello convalidato. Per concludere il corso, costruirai un'applicazione serverless che si integra con l'endpoint pubblicato di Amazon SageMaker.
CORSO DI FORMAZIONE
In questo corso di formazione, scoprirai come implementare una pipeline di machine learning con Amazon SageMaker e Amazon SageMaker Ground Truth. Per prima cosa creerai un set di dati etichettato, quindi creerai un processo di formazione per addestrare il tuo modello di rilevamento degli oggetti e infine utilizzerai Amazon SageMaker per creare e aggiornare il tuo modello.
Crea modelli di machine learning
Utilizza il modulo Build di SageMaker per raccogliere e preparare i dati per l’addestramento, accedi a notebook pre-costruiti e sfrutta gli algoritmi inclusi ad elevate prestazioni.
DEVELOPER GUIDE
Scopri come costruire un modello di machine learning con le risorse e i passaggi indicati in questa guida.
VIDEO
Questo video illustra in modo completo e dettagliato le istanze notebook interamente gestite con Amazon SageMaker.
BLOG
Leggi questo blog e scopri come usare flussi di lavoro comuni su istanze notebook di Amazon SageMaker.
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.
VIDEO
Questo video illustra gli algoritmi a elevate prestazioni integrati in Amazon SageMaker.
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
DEVELOPER GUIDE
Consulta la panoramica su come addestrare i modelli di machine learning utilizzando Amazon SageMaker.
VIDEO
In questo video, scoprirai come addestrare i tuoi modelli di machine learning per la massima accuratezza con Amazon SageMaker.
BLOG
Identifica i modelli di machine learning migliori per il tuo caso d'uso e passa più rapidamente in produzione. Monitora, cerca, filtra e ordina le esecuzioni della formazione di machine learning utilizzando i passaggi illustrati in questo blog. Puoi ora raggiungere tutti i migliori modelli di machine learning su tutti i tuoi esperimenti utilizzando attributi chiave dei modelli, come valori di iperparametri e parametri di accuratezza, con Amazon SageMaker.
LABORATORIO PRATICO
Prova questi esempi utilizzando la configurazione degli iperparametri attraverso diversi algoritmi e i framework di deep learning.
BLOG
Scopri come ottimizzare automaticamente i valori degli iperparametri dell’algoritmo nel tuo modello di machine learning così da ottenere previsioni più accurate.
WEBINAR
Impara come addestrare i modelli di machine learning basati su TensorFlow con questo video on demand. Scopri la combinazione unica di TensorFlow e Amazon SageMaker, la quale ti permette di accelerare l’addestramento dei tuoi modelli di machine learning e il passaggio in produzione.
Distribuisci un modello di machine learning
Utilizza il modulo “Deploy” per distribuire i tuoi modelli di machine learning in produzione con un solo clic.
DEVELOPER GUIDE
Segui questa guida passo passo per distribuire i modelli di machine learning sull’infrastruttura con le prestazioni più elevate.
VIDEO
In questo video, scoprirai come distribuire i tuoi modelli di machine learning in produzione sull'infrastruttura più scalabile.
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 dei modelli personalizzati di machine learning.
BLOG
Scopri come utilizzare le funzionalità di distribuzione di SageMaker, tra cui il test A/B e Auto Scaling, così da ottenere disponibilità e prestazioni elevate per i tuoi modelli di machine learning.
WEBINAR
Ottieni maggiori informazioni sul ciclo di vita del machine learning, le best practice sull’utilizzo di Amazon SageMaker nella tua azienda e come integrare Amazon SageMaker con altri servizi AWS con questo video on demand.
BLOG
In questo blog, scoprirai come puoi costruire, addestrare e distribuire i modelli fast.ai nella formazione e nell'hosting di Amazon SageMaker utilizzando Amazon SageMaker Python SDK e un'immagine di base PyTorch. Puoi evitare ulteriori passaggi nella costruzione dei tuo container.
Altre risorse
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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