AWS Sagemaker 实操培训
通过构建真实世界项目掌握 AWS Sagemaker
更新于 2024 年 10 月
语言 - 英语
讲座 -119
资源 -1
时长 -6.5 小时
终身访问
课程 描述
通过构建真实世界项目掌握 AWS Sagemaker
需要全面了解 AWS 机器学习生态系统，而 SageMaker 是其中最重要的组成部分之一。
本课程包含真实世界项目，使您能够学习和巩固您对 Sagemaker 的理解。
在本课程中，您将学习
SageMaker 的总体概述
使用 XgBoost 进行乳腺癌分类
使用线性回归预测房价
使用 KNN 进行 MNIST 手语识别
对象检测
使用 PCA 进行降维
使用分解机构建推荐系统
DeepAR 用于时间序列预测
Blazing Text 用于 Word2Vec
在 Sagemaker 上托管用于信用卡欺诈检测的自定义模型
其他内置算法
超参数调整
AWS Lambda 基础知识
集成和部署选项
我们知道您之所以来到这里，是因为您重视您的时间和金钱。通过参加本课程，您可以确信本课程将详细解释所有内容，如果您对课程有任何疑问，我们将在 12 小时内解答您的疑问。
所有项目文件都可供您使用。
所以，您还在等什么？点击购买按钮，让我们一起探索这段激动人心的旅程吧。
目标
- 了解 SageMaker 上的不同内置算法，例如 XgBoost、Deep AR、线性学习器和分解机
- 学习在 SageMaker 上部署自定义机器学习算法
- 学习在 SageMaker 上实施现实世界的机器学习问题
- 学习在 SageMaker 上进行超参数调整
- 学习使用 Lambda 和 API Gateway 部署 Sagemaker 模型
先决条件
- 机器学习基础知识
- AWS 账户
课程大纲
查看课程内容的详细分解
简介
2 节课程
-
简介 02:40 02:40 -
课程文件
SageMaker 的前提条件
3 节课
分类项目：乳腺癌分类
13 节课
在 Sagemaker 中使用 KNN
6 节课
使用PCA进行降维
7 节课
使用因子分解机（Factorization Machine）的推荐系统
5 节课
SageMaker 上的自定义模型 - 欺诈检测
9 节课
超参数调整
4 节课
糖尿病预测的集成和部署选项
13 节课程
结论
1 节课
讲师 详情
Akshay Deep Lamba
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