Amazon SageMaker AI

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- SageMaker Pilote automatique
  Création de tâches de régression ou de classification à l'aide de l'API AutoML
  Format des jeux de données et types de problèmes
  Modes et algorithmes d'entraînement
  Métriques et validation
  Déploiement et prévision du modèle
  Déployez des modèles pour une inférence en temps réel
  Exécuter des tâches d'inférence par lots
  Afficher les détails des modèles
  Afficher le rapport de performance d'un modèle
  Blocs-notes générés
  Rapport d'exploration de données
  Rechercher et exécuter le bloc-notes de définition des candidats
  Configurer la sortie d'inférence
  Création d'une tâche de classification d'images à l'aide de l'API AutoML
  Format des jeux de données et métrique d'objectif
  Déployer des modèles de pilote automatique
  Rapport d'explicabilité
  Rapport de performances du modèle
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  Format des jeux de données et métrique d'objectif
  Déployer des modèles de pilote automatique à des fins de prévision
  Rapport d'explicabilité
  Rapport de performances du modèle
  Création d'une tâche de prévision de séries chronologiques à l'aide de l'API AutoML
  Format des ensembles de données et méthodes de remplissage des valeurs manquantes
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  Métriques d'objectif
  Algorithmes
  Déploiement du modèle et prévisions
  Prévisions en temps réel
  Prévisions par lots
  Bloc-notes d'exploration de données
  Rapports générés
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  Créez une tâche de réglage précis du LLM à l'aide de l'API AutoML
  Modèles pris en charge
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  Métriques
  Déploiement du modèle et prévisions
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  Configuration des paramètres par défaut d'une expérience Autopilot (pour les administrateurs)
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