Начало работы

Amazon SageMaker – это полностью управляемый модульный сервис, который позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в любом масштабе. Начните работу с этими ресурсами для разработчиков, которые позволят быстро пройти путь от идеи до запуска модели в рабочей среде.

Introduction to Amazon SageMaker

Подробнее о модулях для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в Amazon SageMaker.

Amazon SageMaker (1:03)

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Следуйте этому пошаговому руководству для быстрого начала работы с Amazon SageMaker.

УЧЕБНОЕ ПОСОБИЕ


Узнайте, как начать работу с Amazon SageMaker за 10 минут.

Создание моделей машинного обучения

Используйте модуль Build сервиса SageMaker для сбора и подготовки обучающих данных, а также получения доступа к встроенным блокнотам и высокопроизводительным алгоритмам.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


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

ВИДЕО


В этом видео подробно описаны полностью управляемые инстансы блокнотов в Amazon SageMaker.

Познакомьтесь поближе с полностью управляемыми инстансами блокнотов

БЛОГ


Ознакомьтесь с этим блогом и узнайте, как использовать стандартные рабочие процессы с инстансами блокнотов Amazon SageMaker.

ПРАКТИЧЕСКИЙ СЕМИНАР


Получите доступ к репозиторию разнообразных блокнотов SageMaker на GitHub.

ПРАКТИЧЕСКИЙ СЕМИНАР


Используйте возможности встроенных алгоритмов Amazon SageMaker, которые быстрее и дешевле популярных аналогов.

ВИДЕО


В этом видео описаны высокопроизводительные алгоритмы, которые встроены в сервис Amazon SageMaker.

Использование встроенных алгоритмов машинного обучения с высокой прозводительностью

Обучение и тонкая настройка моделей машинного обучения

Используйте модуль Train для создания обучающих сред за один щелчок мышью и оптимизации созданных моделей с помощью автоматической настройки

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Прочитайте этот обзор, посвященный обучению ML‑моделей с помощью Amazon SageMaker.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Узнайте, как проводить инкрементное обучение ML‑моделей, которое позволяет экономить время и ресурсы.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Следуйте этому пошаговому руководству, чтобы добиться максимальной точности созданной модели с помощью автоматической настройки. Автоматизированный запуск множества обучающих заданий с выбранными алгоритмами и диапазонами гиперпараметров для них позволяет выбрать оптимальную версию созданной модели.

ПРАКТИЧЕСКИЙ СЕМИНАР


Испытайте эти примеры настройки гиперпараметров с использованием различных алгоритмов и платформ глубокого обучения.

БЛОГ


Узнайте, как автоматически настраивать значения гиперпараметров алгоритма созданной модели для получения максимально точных прогнозов.

ВЕБИНАР


С помощью этого вебинара Tech Talk по требованию вы освоите обучение ML‑моделей на основе TensorFlow. Изучите возможности уникального сочетания TensorFlow и Amazon SageMaker для ускоренного обучения ML‑моделей и запуска их в рабочей среде.

Развертывание моделей машинного обучения

Используйте модуль Deploy для развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде за один щелчок мышью.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Следуйте этому пошаговому руководству для развертывания моделей машинного обучения на самой производительной инфраструктуре.

РУКОВОДСТВО ДЛЯ РАЗРАБОТЧИКОВ


Изучите рекомендации по развертыванию моделей машинного обучения в любом масштабе с помощью Amazon SageMaker.

ПРАКТИЧЕСКИЙ СЕМИНАР


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

БЛОГ


Научитесь использовать возможности Amazon SageMaker (включая A/B‑тестирование и возможность автомасштабирования), которые обеспечивают высокую производительность и доступность созданных моделей машинного обучения.

ВЕБИНАР


Из этого вебинара Tech Talk по требованию вы узнаете о жизненном цикле машинного обучения, изучите рекомендации по использованию Amazon SageMaker в компании и его интеграции с другими сервисами AWS.

Дополнительные ресурсы

Пакеты SDK

Используйте API, специально разработанные для вашего языка программирования или платформы, для удобного применения Amazon SageMaker в приложениях.

Новые возможности

Анонсы новых возможностей – это краткие обзоры новых запусков и функциональных обновлений. Прочтите об обновлениях Amazon SageMaker и других новостях AWS.

Читать »

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

Подробнее о возможностях Amazon SageMaker

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