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夥伴們!一起航向AWS Certified Machine Learning Specialty的偉大航道吧! 系列

透過線上課程筆記的整理,與tech community分享ML Specialty考照的重點資訊。內容將包含AWS雲端服務與ML的基礎實務。一起拿到One Piece吧!

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 1 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 21

Day 21 第三站 Modeling - SageMaker

AWS SageMaker是AWS專門為Machine Learning開發所建置的環境。從資料蒐集、清洗、特徵工程的建置、模型的訓練、部署與監控,SageMa...

2023-10-06 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 22

Day 22 第三站 Modeling - SageMaker Built-In 機器學習演算法 Part 1

SageMaker內建許多機器學習演算法。開始介紹之前,我們先新增一些SageMaker資料處理的背景知識: SageMaker提供不同讀取檔案的方式,Fil...

2023-10-07 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 23

Day 23 第三站 Modeling - SageMaker Built-In 機器學習演算法 Part 2

今天接著跟大家介紹SageMaker其他內建的演算法: 10. Random Cut Forest 應用場景 用於辨識時間序列上的異常資料。可針對每一筆資料給予...

2023-10-08 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 24

Day 24 第三站 Modeling - SageMaker開發工具與介面

SageMaker提供不同遷入的開發工具與介面,讓我們可以加速整體開發速度與滿足開發後的ML模型的監控。 1. 開發環境 SageMaker Notebook...

2023-10-09 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 25

Day 25 第三站 Modeling -AWS 現成ML工具 Part 1

今天來看看一些AWS現成的ML工具: 1. Amazon Comprehend Amazon Comprehend可用來解析文本的解析: 語言偵測 關鍵字偵測...

2023-10-10 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 26

Day 26 第三站 Modeling -AWS 現成ML工具 Part 2

接著Day 25脈絡,今天繼續來看一下有哪一些現成的AWS ML工具: 9. Amazon Textract Amazon Textrac可將掃描文件上的內容進...

2023-10-11 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 27

Day 27 第四站 Machine Learning Implementation and Operation - Part 1

SageMaker and Docker Containers Docker提供虛擬化的環境來運行我們的機器學習程式碼。要使用什麼作業系統、安裝什麼工具庫、模型...

2023-10-12 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 28

Day 28 第四站 Machine Learning Implementation and Operation - Part 2

模型上線後,資安跟資源控管是兩大議題,今天就一起來看看如何去強化這兩個部分的管理吧! SageMaker資安 整體環境的設置,需要搭配AWS幾個資安的設定: 1...

2023-10-13 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 29

Day 29 第四站 Machine Learning Implementation and Operation - Part 3

MLOps形塑了Machine Learning模型開發的流程。如何在SageMaker上採納合適的MLOps呢?今天一起來看看兩種不同的MLOps服務架構。...

2023-10-14 ‧ 由 chrisspeed 分享
DAY 30

Day 30 終點站 Gen AI

Gen-AI可說是目前的當紅炸子雞,諸如text-to-text與text-to-image的相關應用,如雨後春筍般的冒出來。然而,這些應用背後,往往需要大型的...

2023-10-15 ‧ 由 chrisspeed 分享