Tutorial per la creazione di 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 artificiale XGBoost . SageMaker Utilizzi il set di dati del censimento degli adulti degli Stati Uniti e valuti le prestazioni del XGBoost modello di SageMaker intelligenza artificiale addestrato nella previsione del reddito delle persone.