免费机器学习服务,能帮助哪些人群进行创新
免费机器学习服务能帮助业务分析师、数据科学家和 ML 工程师更好地构建模型、训练模型和部署模型。
- 业务分析师:提供可视化的点击式界面,分析师无需写代码或 ML 经验,就能生成准确的 ML 预测;
- 数据科学家:数据科学家通过数据对企业业务做出洞察。免费的机器学习服务,适用于 ML 生命周期的全集成开发环境(IDE);
- ML 工程师:提供专为机器学习操作(MLOps)构建的工具,能够快速大规模部署并管理模型。
免费机器学习服务,能为企业带来哪些具体的好处
- 降低使用门槛,更简单易用。免费机器学习服务的每一个步骤都很细致、易用,能把复杂的机器学习的工作流串联起来,实现自动化。
- 提升开发效率。免费机器学习服务能把基础设施管理、繁琐的机器学习步骤都变成云服务,提升开发人员的效率,使开发人员更加专注于算法和模型的迭代。
- 更低的成本、更快地将机器学习模型投入生产。免费机器学习服务中,包含机器学习工作流程中的所有组件,能够帮助用户加速对机器学习的学习、建模、发展、实验,以更少的成本实现更大的效果。
如何快速试用体验免费机器学习服务
创建体验账户
首先访问官网(amazonaws.cn)注册账户,或使用现有账户登录到管理后台,设置 SageMaker 先决条件,为体验更多功能做好准备。
进入 SageMaker 管理后台
在账户中搜索 SageMaker ,进入大规模机器学习的管理后台,了解更多操作和使用原理,通过各类学习资料完成快速入门指南,并着手开始体验和使用 SageMaker。
配置并体验功能
根据提示,在管理后台配置 SageMaker 域,并按照动手教程学习如何使用 SageMaker 完成各种机器学习生命周期任务,包括数据准备、训练、部署和 MLOPs。
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Amazon SageMaker
轻松地大规模构建、训练和部署机器学习模型。
欢迎加入亚马逊云科技培训中心
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从 0 到 1 轻松上手云服务,获取更多官方开发资源及培训教程
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第一课:亚马逊云科技简介
本课程帮助您初步了解云平台与本地环境的差异,以及亚马逊云科技平台的基础设施和部分核心服务,包括亚马逊云科技平台上的弹性高可用架构,架构设计准则和本地架构迁移上云的基本知识。
亚马逊云科技技术讲师:李锦鸿第二课:存储与数据库服务
您将在本课程中学习到亚马逊云科技上的三个存储服务分别是什么。我们也将在这个模块中为您介绍亚马逊云科技上的关系型数据库服务 Amazon Relational Database Service (RDS)。
亚马逊云科技资深技术讲师:周一川第三课:安全、身份和访问管理
在这个模块,您将学习到保护您在亚马逊云科技上构建的应用的安全相关知识,责任共担模型以及身份和访问管理服务, Identity and Access Management (IAM) 。同时,通过讲师演示,您将学会如何授权给 EC2 实例,允许其访问 S3 上的资源。
亚马逊云科技技术讲师:马仲凯 -
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