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Tutorial per creare modelli con Notebook Instances
Questo tutorial introduttivo ti spiega come creare un'istanza di notebook, aprire un SageMaker notebook Jupyter con un kernel preconfigurato con l'ambiente Conda per l'apprendimento automatico e avviare una sessione di intelligenza artificiale per eseguire un SageMaker ciclo di machine learning. end-to-end Imparerai come salvare un set di dati in un bucket Amazon S3 predefinito associato SageMaker automaticamente alla sessione di intelligenza artificiale, inviare un lavoro di formazione su un modello di machine learning ad EC2 Amazon e distribuire il modello addestrato per la previsione mediante hosting o inferenza in batch tramite Amazon. EC2
Questo tutorial mostra esplicitamente un flusso di machine learning completo per addestrare il modello dal pool di modelli integrato nell'intelligenza artificialeXGBoost. SageMaker Utilizzi il set di dati del censimento degli adulti degli Stati Uniti
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SageMaker AI XGBoost: il XGBoost
modello è adattato all'ambiente SageMaker AI e preconfigurato come contenitori Docker. SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce una suite di algoritmi integrati preparati per l'utilizzo SageMaker delle funzionalità di intelligenza artificiale. Per saperne di più su quali algoritmi ML sono adattati all' SageMaker intelligenza artificiale, consulta Scegli un algoritmo e usa gli algoritmi SageMaker integrati di Amazon. Per le API operazioni dell'algoritmo integrato di SageMaker intelligenza artificiale, consulta Algoritmi di prima parte in Amazon Python SageMaker . SDK -
Set di dati Adult Census
: il set di dati del database del Census Bureau del 1994 di Ronny Kohavi e Barry Becker (Data Mining and Visualization, Silicon Graphics). Il XGBoost modello di SageMaker intelligenza artificiale viene addestrato utilizzando questo set di dati per prevedere se un individuo guadagna più di 50.000 dollari all'anno o meno.