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Frameworks und Sprachen für Machine Learning

Fokusmodus
Frameworks und Sprachen für Machine Learning - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Amazon SageMaker AI bietet native Unterstützung für beliebte Programmiersprachen und Frameworks für maschinelles Lernen, sodass Entwickler und Datenwissenschaftler ihre bevorzugten Tools und Technologien nutzen können. Dieser Abschnitt enthält Referenzen für die Arbeit mit Python und R sowie deren jeweiligen Software Development Kits (SDKs) innerhalb von SageMaker KI. Darüber hinaus deckt es eine breite Palette von Frameworks für maschinelles Lernen und Deep Learning ab, darunter Apache MXNet, PyTorch, TensorFlow.

Sie können Python und R nativ in SageMaker Amazon-Notebook-Kerneln verwenden. Es gibt auch Kernel, die spezifische Frameworks unterstützen. Eine sehr beliebte Methode, um mit SageMaker KI zu beginnen, ist die Verwendung des Amazon SageMaker Python SDK. Es bietet Open-Source-Python APIs und Container, die das Trainieren und Bereitstellen von Modellen in SageMaker KI vereinfachen, sowie Beispiele für die Verwendung mit verschiedenen Frameworks für maschinelles Lernen und Deep Learning.

Informationen zur Verwendung bestimmter Frameworks oder zur Verwendung von R in SageMaker KI finden Sie in den folgenden Themen.

Sprachen SDKs und Benutzerhandbücher:

Leitfäden für Machine-Learning- und Deep-Learning-Frameworks:

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