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Blog e whitepaper
I seguenti blog utilizzano un case study sulla previsione del sentiment per la recensione di un film per illustrare il processo di esecuzione di un flusso di lavoro completo di machine learning. Sono inclusi la preparazione dei dati, il monitoraggio dei processi Spark e l’addestramento e l’implementazione di un modello di ML per ottenere previsioni direttamente dal notebook Studio o Studio Classic.
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Per estendere il caso d'uso a una configurazione con più account in cui SageMaker Studio o Studio Classic e il cluster Amazon EMR vengono distribuiti in AWS account separati, consulta Creare e gestire cluster Amazon EMR da SageMaker Studio o Studio Classic per eseguire carichi di lavoro interattivi Spark e ML - Parte 2.
Consulta anche:
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Una panoramica della configurazione di Access Apache Livy utilizzando un Network Load Balancer su un cluster Amazon EMR. Kerberos-enabled
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AWS white paper per le best practice di Studio o Studio Classic. SageMaker
