Рекомендации по архитектуре машинного обучения

Ознакомьтесь с рекомендациями, которые помогут быстро и с легкостью создавать архитектуры глубокого обучения, а также создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML) в любых масштабах. 

Узнайте, как оценивать архитектуру ML на соответствие передовым рекомендациям, а также определять области, где требуются улучшения, с помощью руководства по машинному обучению на базе концепции AWS Well‑Architected Framework

Избранные материалы

Начало работы

Обучение и учебные пособия для самостоятельного освоения, с помощью которых архитекторы и разработчики смогут создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения.

Практическое применение машинного обучения

Доступные для развертывания решения, рекомендации по архитектуре и диаграммы, которые помогут создать безопасную платформу машинного обучения на AWS.

MLOps

Рекомендации по архитектуре и решения для надежного и эффективного развертывания и обслуживания моделей и рабочих нагрузок машинного обучения.

Повышение точности прогнозирования благодаря технологиям машинного обучения

Выявление актуальных тем с помощью машинного обучения

AWS MLOps Framework

Вам помогла эта страница?

Дата (по убыванию)
  • Дата (по убыванию)
1

Нет результатов. 
Выберите другие критерии, проверьте правильность написания или попробуйте ввести другие ключевые слова.

Блог, посвященный машинному обучению

Подробнее...
По выбранным критериям поиска не найдено ни одной публикации в блоге.