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Onboarding del dominio e del ruolo Amazon SageMaker AI.
Automazione e ambienti
Lavora con i dati
Etichetta i dati con uno Human-in-the-Loop
Scopri come utilizzare un sistema human-in-the-loop per etichettare i dati in modo più accurato.
Prepara i dati
Scopri come preparare i dati per il machine learning.
Elabora i dati
Scopri come elaborare i dati per il machine learning.
Crea, archivia e condividi funzionalità
Scopri come creare, archiviare e condividere i segnali di dati estratti (funzionalità) per il machine learning.
Lavora con i modelli
Addestra i modelli
Scopri come addestrare i tuoi modelli di machine learning.
Implementa modelli per l'inferenza
Scopri come implementare i tuoi modelli di machine learning per l'inferenza.
Implementa MLOps
Scopri come implementare le operazioni di machine learning su Amazon SageMaker AI.
Monitora la qualità dei dati e dei modelli
Scopri come monitorare la qualità dei dati e dei modelli.
Usa Docker Container per creare modelli
Scopri come utilizzare Docker container per creare i tuoi modelli di machine learning.
IA responsabile
Rileva i pregiudizi e comprendi le spiegazioni
Scopri come rilevare i pregiudizi e comprendere le spiegazioni nei modelli di machine learning.
Usa la governance
Scopri come utilizzare la governance per documentare e monitorare le performance dei modelli.
Configura il gruppo di sicurezza in Amazon SageMaker AI
Scopri come proteggere le risorse in Amazon SageMaker AI.
di riferimento Cmdlet
Documentazione di riferimento delle API
Descrive nei dettagli tutte le operazioni API per Amazon SageMaker AI.
Amazon SageMaker AI Python SDK
Utilizza la libreria Amazon SageMaker AI Python SDK per addestrare e distribuire modelli utilizzando framework e algoritmi di deep learning comuni.
AWS SDK per Python (Boto3)
Usa l’AWS SDK per Python (Boto3) per formattare i dati del modello e creare applicazioni per costruire, formare e distribuire modelli di machine learning.