Creazione di modelli automatizzati e ottimizzazione di iperparametri con SageMaker

Sfruttando i flussi di lavoro automatizzati di machine learning, puoi trovare sistematicamente i modelli con le migliori prestazioni in una frazione del tempo, mentre i modellini di apprendimento automatico sono più veloci e più precisi. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i fondamenti della creazione automatizzata di modelli e dell'ottimizzazione degli iperparametri all'interno dell'ecosistema SageMaker.Passerai dalla messa a punto manuale alla progettazione di pipeline efficienti e automatizzate che scalano i tuoi progetti di machine learning. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'ottimizzazione degli iperparametri e dell'apprendimento automatico. - Configura i processi di regolazione automatica del modello SageMaker per trovare i parametri del modello ottimali utilizzando la ricerca bayesiana. - Implementa SageMaker Autopilot per addestrare, ottimizzare e distribuire automaticamente i migliori modelli di apprendimento automatico per i tuoi set di dati. - Progetta flussi di lavoro e pipeline di formazione automatizzati per semplificare il ciclo di vita del machine learning. - Applicare strategie di gestione dei costi per eseguire in modo efficiente i processi di ottimizzazione all'interno dell'ambiente cloud. - Analizza e valuta le metriche del modello attraverso registri strutturati per scegliere il miglior candidato. Il corso inizia con le definizioni di base e i concetti teorici della messa a punto del machine learning prima di passare a spiegazioni scritte passo-passo ed esempi di configurazione.Esplorarai frammenti di codice pratici progettati per aiutarti a configurare, monitorare e perfezionare i processi di messa a punti automatizzati. Questo corso è progettato per i principianti per l'automazione del machine learning e gli strumenti cloud, richiedendo solo una familiarità di base con Python e i concetti di base del machine Learning.