Amazon SageMaker за 11 минут | AWS

В этом видео я за 11 минут дам общий обзор Amazon SageMaker. Многие специалисты по обработке данных разрабатывают, обучают и развертывают модели машинного обучения в облачной среде. К сожалению, у них нет возможности масштабировать ресурсы в зависимости от потребностей своих моделей. Именно здесь на помощь приходит AWS SageMaker! Он решает эту проблему, позволяя разработчикам создавать и обучать модели, чтобы ускорить их внедрение с минимальными усилиями и экономичными затратами. Запущенный в 2017 году, Amazon SageMaker — это облачная платформа машинного обучения, которая полностью управляется и разделяет среды разработки, обучения и развертывания, позволяя масштабировать их отдельно, одновременно помогая оптимизировать затраты и время. AWS SageMaker включает модули, которые можно использовать вместе или по отдельности для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения в любом масштабе специалистами по обработке данных и разработчиками. AWS SageMaker позволяет обычным разработчикам и ученым использовать машинное обучение без предварительного опыта. Многие разработчики по всему миру внедряют SageMaker различными способами: одни — для сквозного выполнения задач, другие — для масштабирования задач обучения. SageMaker, объединяющий все сервисы машинного обучения, стремится предоставить единое место для всех ваших рабочих процессов машинного обучения и анализа данных. Он охватывает все этапы, начиная от предоставления облачных ресурсов и импорта данных до очистки данных, разметки данных (включая ручную разметку) и обучения моделей, а также автоматизации и развертывания моделей в производственной среде. ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ НА МЕНЯ В MEDIUM:   / syal.anuj   INSTAGRAM:   / anujsyal   TWITTER:   / anuj_syal   GITHUB: https://github.com/syalanuj САЙТ: https://anujsyal.com #sagemaker #machinelearning #deeplearning #aws #amazon #cloud #amazonsagemaker #awscloud