Начало работы

Amazon SageMaker за счет широкого спектра возможностей помогает специалистам по работе с данными и разработчикам быстро подготовить, обучить и развернуть высококачественные модели машинного обучения.

Знакомство с Amazon SageMaker

Узнайте, как создавать, обучать и развертывать модели с помощью Amazon SageMaker

ВИДЕО


Всего несколькими щелчками мыши выполните все административные задачи, необходимые для запуска Amazon SageMaker Studio.

Добро пожаловать в Amazon SageMaker Studio

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ


В этом учебном пособии вы примените Amazon SageMaker Studio для создания, обучения, развертывания и мониторинга модели XGBoost. Мы описали в нем весь рабочий процесс машинного обучения, от выбора признаков и обучения модели до развертывания готовых моделей машинного обучения в пакетном режиме и в реальном времени.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Следуйте этому пошаговому руководству, чтобы начать пользоваться всеми возможностями Amazon SageMaker Studio.

ВЕБИНАР


В этом техническом семинаре по требованию мы покажем, как с помощью Amazon SageMaker Studio быстро создать новые блокноты, отправить данные, обучить модели, сравнить результаты выполнения моделей и развернуть модели в рабочей среде.

ВИДЕО


Для начала работы с машинным обучением (ML) может потребоваться много времени. Amazon SageMaker JumpStart помогает быстро и легко начать работу с машинным обучением.

Начать работу с машинным обучением за считаные минуты с помощью Amazon SageMaker JumpStart

ВИДЕО


Научитесь предоставлять безопасные среды машинного обучения ML, глубоко изучив распространенные шаблоны и архитектуры, которые требуется применять в регулируемых отраслях.

Безопасное и отвечающее стандартам машинное обучение для регулируемых отраслей

Защищенные и соответствующие требованиям рабочие процессы машинного обучения в Amazon SageMaker

Вы когда-нибудь задумывались, как создать защищенный и соответствующий требованиям сквозной рабочий процесс машинного обучения для финансовых сервисов? Посмотрите видеопрезентацию, в которой рассказывается об общих схемах и требованиях, предъявляемых в сильно регулируемых отраслях к использованию защищенного машинного обучения.

Защищенные рабочие процессы машинного обучения в Amazon SageMaker (58:37)

Создание моделей машинного обучения

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Научитесь создавать модели машинного обучения с помощью инструкций и ресурсов, которые приведены в этом руководстве.

ПРАКТИКУМ


Получите доступ к репозиторию разнообразных блокнотов SageMaker на GitHub.

ПРАКТИКУМ


Используйте возможности встроенных алгоритмов Amazon SageMaker, которые работают быстрее и обходятся экономичнее популярных аналогов.

ВИДЕО


В Amazon SageMaker встроено много алгоритмов, которые оптимизированы по скорости, масштабированию и точности. Научитесь выбирать подходящие алгоритмы в зависимости от проблемы, которую нужно решить с помощью машинного обучения.

Выбор подходящего алгоритма машинного обучения в Amazon SageMaker

ВИДЕО


Язык R популярен среди специалистов по работе с данными и специалистов-практиков по ML. Узнайте из этого видео, как использовать R и запускать безопасное имитационное моделирование в любых масштабах с помощью Amazon SageMaker.

Запуск рабочих нагрузок R в рабочую среду с помощью Amazon SageMaker: как это делает Siemens

ВИДЕО


Узнайте, как настраивать контейнеры с помощью сервисов AWS с легкостью и в любых масштабах. Это видео даст вам понимание того, как обеспечить единообразие и переносимость в среде разработки ML.

Создавайте единообразные и переносимые среды ML с использованием контейнеров

Обучение и тонкая настройка моделей машинного обучения

Используйте модуль Train, чтобы создавать обучающие среды одним щелчком мыши и оптимизировать созданные модели с помощью автоматической настройки

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ


Узнайте, как использовать Amazon SageMaker Studio для обучения и настройки модели глубокого обучения TensorFlow.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Прочитайте этот обзор, посвященный обучению моделей машинного обучения с помощью Amazon SageMaker.

БЛОГ


Эффективно организовывайте и отслеживайте учебные итерации с помощью Amazon SageMaker Experiments. Обучение ML‑модели обычно включает в себя множество итераций, чтобы выделить и измерить влияние различных изменений наборов данных, версий алгоритма и параметров модели. Сервис SageMaker Experiments помогает управлять этими итерациями, автоматически фиксируя входные параметры, конфигурации и результаты, и определять наиболее продуктивный эксперимент.

 

ВИДЕО


Обучение модели машинного обучения обычно включает в себя множество итераций, в ходе которых изолируются разные переменные и оценивается их влияние. В этом видеообзоре вы узнаете, как Amazon SageMaker Experiments может помочь вам в отслеживании этих итераций с помощью визуального интерфейса SageMaker Studio.

Обзор Amazon SageMaker Experiments

ПРАКТИКУМ


Испытайте эти примеры настройки гиперпараметров на различных алгоритмах и платформах глубокого обучения.

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ


Узнайте, как сэкономить до 90 % на стоимости обучения, используя спотовые инстансы Amazon EC2 с управляемым спотовым обучением. Спотовые инстансы представляют собой ресурсы вычисления пространства, и после появления свободного пространства учебные задания запускаются автоматически. Учебные запуски получают защиту от перебоев, вызванных изменениями в объеме доступных ресурсов. Это позволяет снижать затраты, поскольку дает возможность выбирать, когда выполнять учебные задания.

ВЕБИНАР


В этом вебинаре Tech Talk по требованию вы узнаете, как использовать Amazon SageMaker Experiments и как отладчик Amazon SageMaker Debugger улучшает качество модели путем более эффективного обучения и настройки. Вы увидите, как можно управлять итерациями с помощью автоматического захвата входных параметров, конфигураций и результатов, а также автоматического сбора метрик в режиме реального времени во время обучения, такого как обучение с проверкой и матрицы путаницы.

ВИДЕО


Процесс обучения в машинном обучении очень сложно наблюдать. Узнайте, как Amazon SageMaker Debugger делает этот процесс более прозрачным, автоматически собирая метрики, анализируя учебные запуски и выявляя проблемы.

Анализ, обнаружение и получение оповещений в ходе сеансов обучения

ВИДЕО


Научитесь обучать и настраивать модели ML с самой высокой точностью, просмотрев видео с подробным рассмотрением обучения моделей ML с помощью Amazon SageMaker.

Обучите и настройте модели ML с помощью Amazon SageMaker для достижения максимальной точности.

Развертывание моделей машинного обучения

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Это пошаговое руководство научит вас развертывать модели машинного обучения на самой производительной инфраструктуре.

ПРАКТИКУМ


Следуйте размещенным на портале GitHub примерам, которые помогут автоматизировать создание, обучение и развертывание пользовательских моделей машинного обучения с помощью Amazon SageMaker и AWS Step Functions.

ВИДЕО


Узнайте, как адреса для нескольких моделей в Amazon SageMaker позволяют масштабируемым и экономичным образом развертывать большое число моделей машинного обучения на одном адресе.

Развертывание нескольких моделей на одном адресе

ВИДЕО


AWS предоставляет разнообразные возможности инфраструктуры ML с помощью Amazon SageMaker. Узнайте из этого видео, как выбрать подходящий вычислительный инстанс для генерирования логических выводов с использованием ML в соответствии с вашими требованиями.

Как выбрать правильный тип инстанса для генерирования логических выводов с использованием ML

ВИДЕО


Практики MLOps помогают специалистам по работе с данными и по ИТ-операциям вести совместную работу и управлять рабочим процессом ML. Узнайте, как Amazon SageMaker может вам помочь в работе с MLOps, чтобы легко управлять сквозными рабочими процессами и масштабировать их.

MLOps для периферийных устройств с использованием Amazon SageMaker Edge Manager

Дополнительные ресурсы

Пакеты SDK

Используйте API, разработанные специально для вашего языка программирования или платформы, чтобы упростить применение Amazon SageMaker в приложениях.

Новые возможности

Анонсы новых возможностей – это краткие обзоры новых запусков и обновлений функций. Ознакомьтесь с информацией об обновлениях Amazon SageMaker и другими новостями AWS.

Читать »

Публикации по данной теме не найдены. Прочие ресурсы см. в блоге AWS

Отчеты аналитиков

Year
  • Year
  • Headline (A-Z)
  • Headline (Z-A)
Нет результатов.

Подробнее о возможностях Amazon SageMaker

Перейти на страницу с описанием возможностей
Есть вопросы?
Свяжитесь с нами