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Tutoriel pour créer des modèles avec des instances Notebook
Ce didacticiel de mise en route explique comment créer une instance de SageMaker bloc-notes, ouvrir un bloc-notes Jupyter avec un noyau préconfiguré dans l'environnement Conda pour l'apprentissage automatique et démarrer une session d' SageMaker IA pour exécuter un cycle ML. end-to-end Vous apprendrez à enregistrer un ensemble de données dans un compartiment Amazon S3 par défaut automatiquement associé à la session d' SageMaker IA, à soumettre une tâche de formation sur un modèle de ML à Amazon EC2 et à déployer le modèle entraîné à des fins de prédiction par hébergement ou par inférence par lots via AmazonEC2.
Ce didacticiel montre explicitement un flux ML complet d'entraînement du XGBoost modèle à partir du pool de modèles intégré à l' SageMaker IA. Vous utilisez l'ensemble de données du recensement des adultes des États-Unis
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SageMaker IA XGBoost — Le XGBoost
modèle est adapté à l'environnement d' SageMaker IA et préconfiguré sous forme de conteneurs Docker. SageMaker L'IA fournit une suite d'algorithmes intégrés préparés pour utiliser les fonctionnalités de l' SageMaker IA. Pour en savoir plus sur les algorithmes de machine learning adaptés à l' SageMaker IA, consultez Choisir un algorithme et utiliser les algorithmes SageMaker intégrés d'Amazon. Pour les API opérations des algorithmes intégrés à l' SageMaker IA, consultez Algorithmes de première partie dans Amazon SageMaker Python SDK . -
Jeu de données du recensement des adultes
– Jeu de données de la base de données du Bureau du recensement de 1994 par Ronny Kohavi et Barry Becker (Data Mining and Visualization, Silicon Graphics). Le XGBoost modèle d' SageMaker IA est entraîné à l'aide de cet ensemble de données pour prédire si un individu gagne plus de 50 000$ par an ou moins.
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