Узнайте, как создавать собственные модели SageMaker для библиотек ускоренного машинного обучения. AWS предоставляет готовые образы машинного обучения для SageMaker, но что произойдет, если вы захотите развернуть собственное решение для логического вывода и обучения? В этом учебном пособии будет рассмотрена конкретная реализация пользовательского обучения машинного обучения и логического вывода, в котором используется daal4py для оптимизации XGBoost для производительности с..

Как решить классификацию медицинских выписок с помощью машинного обучения и опубликовать модель и панель мониторинга данных для следующего Введение Это решение демонстрирует, как обучить и развернуть предварительно обученную модель Huggingface в AWS SageMaker , а также опубликовать панель мониторинга AWS QuickSight , которая визуализирует производительность модели по сравнению с проверочным набором данных и исследовательский анализ данных для предварительно обработанного..