Conceitos básicos
O Amazon SageMaker é um serviço modular gerenciado que ajuda os desenvolvedores e os cientistas de dados a criar, treinar e implantar modelos de machine learning em grande escala. Comece a usar esses recursos do desenvolvedor, para que você possa mudar rapidamente do conceito para a produção.
Introdução ao Amazon SageMaker
Saiba mais sobre a criação, o treinamento e a implantação de módulos do Amazon SageMaker.
GUIA DO DESENVOLVEDOR
Siga este guia detalhado para começar a usar o Amazon SageMaker rapidamente.
TUTORIAL
Saiba quais são os conceitos básicos do Amazon SageMaker em 10 minutos.
CURSO DE TREINAMENTO
Neste curso de treinamento, aprenda como usar o Amazon SageMaker para simplificar a integração de machine learning em seus aplicativos. Os principais tópicos incluem: uma visão geral de machine learning e problemas que ele pode ajudar a resolver, usando um notebook Jupyter para treinar um modelo baseado nos algoritmos internos do Amazon SageMaker e usando o Amazon SageMaker para publicar o modelo validado. Você concluirá o curso criando um aplicativo sem servidor que se integra ao endpoint publicado do Amazon SageMaker.
CURSO DE TREINAMENTO
Neste curso de treinamento, você aprenderá como implementar um pipeline de machine learning usando o Amazon SageMaker e o Amazon SageMaker Ground Truth. Primeiro, você criará um conjunto de dados rotulado, uma tarefa de treinamento para treinar seu modelo de detecção de objetos e, finalmente, usará o Amazon SageMaker para criar e atualizar seu modelo.
Crie modelos de machine learning
Use o módulo Build do SageMaker para coletar e preparar dados de treinamento, acessar blocos de anotações pré-criados e aproveitar os algoritmos integrados de alta performance.
GUIA DO DESENVOLVEDOR
Aprenda a criar um modelo de ML com as etapas e os recursos descritos neste guia.
VÍDEO
Neste vídeo, aprenda tudo sobre as instâncias totalmente gerenciadas de bloco de anotações do Amazon SageMaker.
BLOG
Leia este blog e saiba como usar os fluxos de trabalho comuns usando as instâncias do notebook do Amazon SageMaker.
LABORATÓRIO PRÁTICO
Acesse um avançado repositório de notebooks do SageMaker, no GitHub.
LABORATÓRIO PRÁTICO
Utilize algoritmos incorporados ao Amazon SageMaker que sejam mais rápidos e mais baratos que as alternativas populares.
VÍDEO
Neste vídeo, saiba mais sobre os algoritmos de alta performance incorporados ao Amazon SageMaker.
Treine e ajuste modelos de machine learning
Use o módulo Train para configurar os ambientes de treinamento com um clique e otimizar seu modelo usando o ajuste automático de módulo
GUIA DO DESENVOLVEDOR
Leia uma visão geral de como treinar os modelos de machine learning usando o Amazon SageMaker.
VÍDEO
Neste vídeo, aprenda a treinar e ajustar seus modelos de machine learning com a mais alta precisão com o Amazon SageMaker.
BLOG
Identifique seus melhores modelos de ML para o caso de uso e chegue à produção mais rapidamente. Rastreie, pesquise, filtre e classifique seus treinamentos de aprendizado de máquina usando as etapas descritas neste blog. Agora, você pode obter o melhor modelo de ML em todos os seus experimentos usando os principais atributos do modelo, como valores de hiperparâmetro e métricas de precisão, com o Amazon SageMaker.
LABORATÓRIO PRÁTICO
Experimente esses exemplos de uso do ajuste de hiperparâmetros em diferentes algoritmos e estruturas de aprendizagem profunda.
BLOG
Saiba como ajustar automaticamente os valores de hiperparâmetro do algoritmo em seu modelo de machine learning para obter as previsões mais precisas.
WEBINAR
Nesse tech talk sob demanda, saiba como treinar modelos de machine learning baseados no TensorFlow. Compreenda a combinação exclusiva do TensorFlow e do Amazon SageMaker para acelerar o treinamento de modelos de machine learning e colocá-los em produção.
Implante modelos de machine learning
Use o módulo Deploy para implantar modelos de machine learning para a produção com um único clique.
GUIA DO DESENVOLVEDOR
Siga o guia detalhado para implantar os modelos de machine learning na infraestrutura de melhor performance.
VÍDEO
Neste vídeo, aprenda como implantar seus modelos de ML para produção na infraestrutura mais escalável.
LABORATÓRIO PRÁTICO
Siga os exemplos no GitHub para usar o Amazon SageMaker e o AWS Step Functions para automatizar a criação, o treinamento e a implantação de modelos de machine learning personalizados.
BLOG
Saiba como usar os recursos de implantação do SageMaker, incluindo testes A/B e Auto Scaling, oferecendo alta performance e alta disponibilidade para seus modelos de machine learning.
WEBINAR
Nesse tech talk sob demanda, saiba mais sobre o ciclo de vida de machine learning, as melhores práticas para usar o Amazon SageMaker em sua empresa e como integrar o Amazon SageMaker a outros serviços da AWS.
BLOG
Neste blog, saiba como você pode criar, treinar e implantar modelos fastai no treinamento e hospedagem do Amazon SageMaker usando o SDK do Amazon SageMaker Python e uma imagem de base do PyTorch. Você pode evitar as etapas adicionais de criação do próprio contêiner.
Recursos adicionais
SDKs
Use APIs adaptadas à sua linguagem de programação ou plataforma para facilitar o uso do Amazon SageMaker em seus aplicativos.
Android
JavaScript
Node.js
Python
Novidades
Os anúncios de Novidades são resumos de alto nível dos lançamentos e das atualizações de recursos. Leia atualizações específicas do Amazon SageMaker e outros anúncios da AWS.
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