Machine Learning›
Amazon SageMaker›
Начало работы с Amazon SageMaker

Начало работы с Amazon SageMaker

Учебные пособия по машинному обучению

Следуя практическим руководствам, вы узнаете, как использовать Amazon SageMaker для выполнения различных задач жизненного цикла машинного обучения, включая подготовку данных, обучение, развертывание и MLOps.

Специалисты по работе с данными: разработка моделей машинного обучения с использованием кода

Маркировка данных для машинного обучения

Начало работы

Построение локальной модели машинного обучения

Начало работы

Тренировка моделей машинного обучения

Начало работы

Специалисты по работе с данными: машинное обучение с минимальным кодированием

Подготовка обучающих данных для машинного обучения с минимальным использованием кода

Начало работы

Автоматическое создание моделей машинного обучения

Начало работы

Инженеры машинного обучения: MLOps

Развертывание обученной модели в производство для получения результатов

Начало работы

Автоматизация сквозных рабочих процессов машинного обучения

Начало работы

Подробное изучение автоматизированных методов MLOps

Смотреть демонстрацию

Бизнес-аналитики: машинное обучение без кода

Создание прогнозов без написания кода с помощью SageMaker Canvas

Начало работы

Практическое принятие решений с использованием бескодовой модели МО на AWS

Начало работы

Дальнейшие шаги

Подробнее о ценах на Amazon SageMaker

Перейти на страницу цен

Начните разработку с помощью Amazon SageMaker в Консоли управления AWS