Tutorial para crear modelos con instancias de Notebook

Este tutorial de introducción explica cómo crear una instancia de SageMaker bloc de notas, abrir un cuaderno de Jupyter con un núcleo preconfigurado con el entorno Conda para el aprendizaje automático e iniciar una SageMaker sesión para ejecutar un ciclo de aprendizaje automático. end-to-end Aprenderá a guardar un conjunto de datos en un bucket de Amazon S3 predeterminado que se empareja automáticamente con la SageMaker sesión, a enviar un trabajo de formación de un modelo de aprendizaje automático a Amazon EC2 y a implementar el modelo entrenado para la predicción mediante el alojamiento o la inferencia por lotes a través de AmazonEC2.

Este tutorial muestra de forma explícita un flujo completo de aprendizaje automático para entrenar el XGBoost modelo a partir del conjunto de modelos SageMaker integrado. Utiliza el conjunto de datos del censo de adultos de EE. UU. y evalúa el rendimiento del SageMaker XGBoost modelo entrenado a la hora de predecir los ingresos de las personas.

• SageMakerXGBoost— El XGBoostmodelo está adaptado al SageMaker entorno y preconfigurado como contenedores Docker. SageMakerproporciona un conjunto de algoritmos integrados que están preparados para usar SageMaker funciones. Para obtener más información sobre a qué se adaptan los algoritmos de aprendizaje automático SageMaker, consulte Elegir un algoritmo y utilizar los algoritmos SageMaker integrados de Amazon. Para ver las API operaciones de los algoritmos SageMaker integrados, consulte Prist-Party Algorithms en Amazon SageMaker Python SDK.

• Conjunto de datos del censo de adultos: el conjunto de datos de la base de datos de la oficina del censo de 1994 creado por Ronny Kohavi y Barry Becker (minería y visualización de datos, Silicon Graphics). El SageMaker XGBoost modelo se entrena con este conjunto de datos para predecir si una persona gana más de 50 000$ al año o menos.

Temas

• Crear una instancia de Amazon SageMaker Notebook para el tutorial
• Cree un cuaderno de Jupyter en la instancia de bloc de SageMaker notas
• Prepare un conjunto de datos
• Capacitación de un modelo
• Implemente el modelo en Amazon EC2
• Evalúa el modelo
• Limpia los recursos de instancias de Amazon SageMaker Notebook