Erste Schritte mit Amazon SageMaker

Tutorials zum Machine Learning

Folgen Sie den praktischen Anleitungen, um zu erfahren, wie Sie Amazon SageMaker verwenden, um verschiedene Aufgaben im Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu bewältigen, einschließlich Datenvorbereitung, Training, Bereitstellung und MLOps.

Datenwissenschaftler: ML-Modelle mit Code entwickeln

Tutorial

Datenwissenschaftler: Low-Code-ML

Tutorial

Trainingsdaten für ML mit minimalem Code vorbereiten

Erste Schritte

Tutorial

Automatisches Erstellen eines ML-Modells

Erste Schritte

ML-Engineers: MLOps

Tutorial

Setzen Sie ein trainiertes Modell zur Inferenz in der Produktion ein.

Erste Schritte

Tutorial

Automatisieren Sie durchgängige ML-Workflows

Erste Schritte

Video

Intensive Auseinandersetzung mit automatisiertem MLOps

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Geschäftsanalysten: No-Code-ML

Tutorial

Generieren Sie mit SageMaker Canvas Vorhersagen, ohne Code zu schreiben.

Erste Schritte

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Praktische Entscheidungsfindung mit No-Code-ML auf AWS

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Erste Schritte mit der Entwicklung von Geodaten-ML mit Amazon SageMaker in der AWS-Managementkonsole

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Geschäftsanalysten: No-Code-ML

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