Автор: Нареш Редди Введение SageMaker — это полностью управляемая служба машинного обучения. Он обеспечивает поддержку создания моделей с использованием встроенных алгоритмов, а также встроенную поддержку собственных алгоритмов и платформ машинного обучения, таких как Apache MXNet, PyTorch, SparkML, Tensorflow и Scikit-Learn. Почему SageMaker? ● Разработчикам или специалистам по данным не нужно беспокоиться об управлении инфраструктурой и использовании кластера, и они могут..

Масштабируемая, мощная, интерактивная и многопользовательская платформа для аналитики и машинного обучения, полностью облачная. В прошлом году одной из проблем, с которыми я работал в растущей и меняющейся команде специалистов по обработке и анализу данных, была задача создания платформы, которая позволит нам решить некоторые из ключевых трудностей, с которыми мы боролись в то время. Вот некоторые из них: Нам было сложно работать с большими (действительно большими) объемами..

Введение В настоящее время в какой-то момент приложение, ориентированное на данные, должно искать и оценивать варианты, в которых они могут размещать модели машинного обучения. Кажется, есть много вариантов, но вы начинаете копать глубже и сразу же понимаете, что это потребует гораздо большего планирования и тщательного рассмотрения, чем то, что вы думали изначально. Мотивация использования SageMaker Мне пришлось столкнуться с трудностями при развертывании моделей машинного..

Введение в AWS SageMaker. Amazon SageMaker - это полностью управляемый сервис, который предоставляет каждому разработчику и специалисту по обработке данных возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML) . SageMaker снимает тяжелую нагрузку на каждом этапе процесса машинного обучения, чтобы упростить разработку высококачественных моделей . Он может создавать модели, обученные с помощью данных, выгруженных в сегменты S3 , или из потоковых..