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Blogs e guias técnicos
Os blogs a seguir usam um estudo de caso de predição de sentimentos para uma resenha de filme para ilustrar o processo de execução de um fluxo de trabalho completo de machine learning. Isso inclui preparação de dados, monitoramento de trabalhos do Spark e treinamento e implantação de modelo de ML para obter predições diretamente a partir do caderno do Studio ou Studio Classic.
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Para estender o caso de uso a uma configuração entre contas em que o SageMaker Studio ou o Studio Classic e seu cluster do Amazon EMR são implantados em AWS contas separadas, consulte Criar e gerenciar clusters do Amazon EMR a partir do SageMaker Studio ou Studio Classic para executar cargas de trabalho interativas do Spark e do ML - Parte 2.
Consulte também:
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Um passo a passo da configuração do Access Apache Livy usando um Network Load Balancer em um cluster do Amazon EMR. Kerberos-enabled
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AWS whitepapers sobre as melhores práticas do SageMaker Studio ou Studio Classic.
