Machine Learning with Amazon SageMaker
0 likes104 views
Доклад описывает машинное обучение и платформу AWS SageMaker, включая этапы разработки модели и основные проблемы. Рассматриваются инструменты и алгоритмы, доступные в SageMaker, а также его преимущества для разработчиков. Приведен личный опыт докладчика, включая неудачный пример использования модели для предсказания кликов по рекламе.
1 of 27
Download to read offline
Ad
Recommended
TMPA-2013 Guriev: High Performance Load Generator
TMPA-2013 Guriev: High Performance Load GeneratorIosif ItkinДокумент описывает высокопроизводительный генератор нагрузки, предназначенный для тестирования систем автоматизированной торговли, способен обрабатывать сотни миллионов заявок в день с миллисекундными всплесками. Он включает различные типы генераторов нагрузок, подходы к тестированию и создание конфигурационных файлов для настройки нагрузочного тестирования. Генератор обеспечивает высокую производительность, отправляя 75 тыс. сообщений в секунду с одного ядра, что достаточно для современных торговых систем.
Машинное обучение для интеллектуализации ваших приложений
Машинное обучение для интеллектуализации ваших приложенийPAY2 YOUДокумент освещает основы машинного обучения, включая его виды, такие как регрессия, классификация и кластеризация, а также различные алгоритмы, используемые в этих методах. Основное внимание сосредоточено на важности качества данных и алгоритмов, предлагая десять правил для успешного применения машинного обучения. Также рассматриваются практические библиотеки и инструменты, применяемые в этой области.
Машинное обучение в электронной коммерции — практика использования и подводны...
Машинное обучение в электронной коммерции — практика использования и подводны...OnticoДокумент обсуждает методы и вызовы применения машинного обучения в электронной коммерции, включая актуальные теории, архитектуры нейронных сетей и алгоритмы. Он подчеркивает важность сбора и обработки больших данных, а также выделяет сложности, такие как семантический разрыв и недостаток данных для обучения моделей. В заключение, автор акцентирует внимание на необходимости подготовки специалистов и гибкости в подходах к внедрению AI в бизнес-процессы.
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводны...
Машинное обучение в электронной коммерции - практика использования и подводны...OnticoДокумент обсуждает применение машинного обучения и нейронных сетей в электронной коммерции, акцентируя внимание на преимуществах и рисках этих технологий. Рассматриваются различные алгоритмы и подходы к обработке больших данных, а также необходимость в персонализированных рекомендациях для улучшения клиентского опыта. Приведены примеры работы с бигдатой, а также кейсы применения ML в разных аспектах бизнеса, включая предсказание поведения клиентов и анализ рынка.
Введение в Deep Learning
Введение в Deep LearningGrigory SapunovДокумент рассматривает различия и сходства между глубоким обучением и машинным обучением, а также освещает тренды, такие как рост точности и сложности нейросетей и увеличение объемов данных. Глубокие нейросети, в том числе сверточные и полносвязные, описываются с акцентом на их структуру, функции активации, механизмы обучения и алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск и обратное распространение ошибки. Также обсуждаются различные архитектуры и алгоритмы, включая автоэнкодеры и ограниченные болцмановские машины.
Нейросетевое прогнозирование KPI в интернет маркетинге (СПИК - 2014)
Нейросетевое прогнозирование KPI в интернет маркетинге (СПИК - 2014)Многопрофильный образовательный центр ЭДУКОРДокумент описывает использование нейронных сетей для анализа и прогнозирования ключевых показателей эффективности (KPI) в интернет-маркетинге. Освещаются этапы обучения нейронной сети на исторических данных и получения прогнозов, а также выбор типов сетей и алгоритмов обучения. Приводятся примеры прогнозирования прибыли интернет-магазина на основе различных управляемых параметров.
Intro to Data Mining and Machine Learning
Intro to Data Mining and Machine LearningDmitrii IgnatovДокумент представляет собой программу акселератора стартапов в области больших данных, организованного совместно корпорацией SAP и МГУ. Он охватывает ключевые темы, связанные с разработкой данных и машинным обучением, включая кластеризацию, классификацию и рекомендательные системы. Программа включает лекции, практические задания и список рекомендованной литературы для изучения.
Machine Learning as a Service
Machine Learning as a ServiceelpisglobalДокумент обсуждает применение машинного обучения как облачной услуги, охватывая его использование в различных областях, таких как финансы, медицина и рекомендательные системы. Подчеркивается важность открытых данных и программного обеспечения, а также преимущества облачных технологий для повышения эффективности разработки и обучения моделей машинного обучения. Также перечислены крупнейшие облачные платформы и их возможности для пользователей.
Runtime compilation and code execution in groovy
Runtime compilation and code execution in groovyVitebsk MiniqThe document discusses runtime compilation and code execution in Groovy, highlighting its applications as a proxy service and dynamically calculated configuration. It details various solutions including AWS Step Functions, GroovyClassLoader, and JSR 223 script engines, along with their pros and cons. Performance metrics and potential issues related to constant class loading and security risks are also covered.
The 5 Laws of Software Estimates
The 5 Laws of Software EstimatesVitebsk MiniqThe document outlines the five laws of software estimation: estimates are waste, non-transferable, wrong, temporary, and necessary. It discusses various estimation techniques such as estimation by analogy, expert judgment, work breakdown structure, planning poker, the bucket system, and three-point estimating, highlighting their pros and cons. Useful links for further reading on these topics are provided at the end.
Latest & Greatest Observability Release 7.9
Latest & Greatest Observability Release 7.9Vitebsk MiniqThe Elastic Observability release 7.9 focuses on simplifying data onboarding with a unified Elastic Agent, enabling faster integration and reducing the need for multiple installations. Key features include 50+ turnkey security detections, enhanced observability overviews, and upgraded alerting capabilities for uptime and machine learning. This release aims to streamline workflows for security teams and improve the overall analyst experience.
Тестирование Spring-based приложений
Тестирование Spring-based приложенийVitebsk MiniqThe document outlines the importance of testing in Spring-based applications, highlighting various testing strategies and configurations. It discusses test cases, the significance of the test pyramid, and the use of testing annotations such as @ContextConfiguration and @SpringBootTest to facilitate isolated and effective testing. Additionally, it emphasizes best practices for leveraging Spring's testing tools and frameworks to create reliable software systems.
Семантический поиск - что это, как работает и чем отличается от просто поиска
Семантический поиск - что это, как работает и чем отличается от просто поискаVitebsk MiniqThe document discusses an ontology-based approach to semantic search, emphasizing the need for improved search accuracy by understanding user intent and contextual meaning. It presents various statistics on search behavior, highlights common problems with traditional search algorithms, and outlines the importance of semantics and ontologies in creating more effective search results. The author provides examples and solutions for enhancing search functionalities through advanced classification and natural language processing techniques.
Локализационное тестирование - это не только перевод
Локализационное тестирование - это не только переводVitebsk MiniqДокумент освещает тему локализации программного обеспечения, включая ключевые понятия интернационализации (i18n) и локализации (l10n). Рассматриваются методы тестирования, такие как тестирование юникода, псевдо-локализация и тестирование функциональности translated application, а также культурные особенности отображения данных. Содержится информация о различных форматах чисел, валют и дат для разных регионов.
ISTQB Сертификация тестировщиков: быть или не быть?
ISTQB Сертификация тестировщиков: быть или не быть?Vitebsk MiniqДокумент обсуждает важность ISTQB сертификации для тестировщиков программного обеспечения, охватывая историю сертификации, статистику и уровни сертификатов. Упоминаются плюсы и минусы этой сертификации, в том числе требования к экзаменам и методы подготовки. Автор, Евгений Семенюк, делится своим опытом и ресурсами для подготовки к сертификации.
Apollo GraphQL Federation
Apollo GraphQL FederationVitebsk MiniqДокумент описывает основы и детали использования Apollo GraphQL Federation и ключевые аспекты работы с GraphQL. В нем затрагиваются принципы построения схем, обработки запросов и управления данными через микросервисную архитектуру. Также представлены примеры кода и ссылки на дополнительные ресурсы для дальнейшего изучения темы.
Who is a functional tester
Who is a functional testerVitebsk MiniqДокумент представляет собой профиль функционального тестировщика Екатерины Тарасевич, описывающий её опыт и навыки в области тестирования программного обеспечения с акцентом на качество продукта. В нём также содержится информация о процессе функционального тестирования, включая его фазы, типы тестирования и необходимые знания и навыки. Основное внимание уделяется методам повышения качества, включая проактивное и реактивное тестирование.
Crawling healthy
Crawling healthyVitebsk MiniqДокумент обсуждает концепцию crawling (ползучести) с акцентом на ее применение и аспекты, такие как использование библиотеки Scrapy и решение технических проблем. Описываются сценарии использования, архитектура проекта, а также практические примеры запуска процесса ползания. В заключение подчеркивается, что crawler является полезным инструментом как для бизнеса, так и в других областях.
Вперед в прошлое
Вперед в прошлоеVitebsk MiniqПрезентация подготовлена по материалам выступления Юрия Бондаренко на витебском MiniQ#20, который был проведен 14 ноября 2019:
https://vk.com/miniq20;
https://communities.by/events/miniq-vitebsk-20.
Про доклад:
Я расскажу о том, что такое JAMStack и генераторы статичных сайтов, зачем они нужны, в чем преимущества и недостатки по сравнению с обычными сайтами. Плюс история реального переезда контент-проекта с CMS на JAMStack.
CloudFormation experience
CloudFormation experienceVitebsk MiniqThe document outlines the structure and components of AWS CloudFormation templates and the Serverless Application Model (SAM). It provides examples of template elements including parameters, resources, and outputs, as well as a mapping for different environments like production, QA, and development. Additionally, it discusses SAM resources, their features, and practical applications, highlighting potential drawbacks and integration with AWS services.
Learning Intelligence: the story of mine
Learning Intelligence: the story of mineVitebsk MiniqMikhail Kavaliou, a senior Java developer with over six years of experience, shares insights on learning intelligence in his presentation. He covers several topics including timing, perception types, and available resources for learning, emphasizing the importance of priorities in education. The document also provides a list of references for further exploration of the subject.
Как программисты могут спасти мир
Как программисты могут спасти мирVitebsk MiniqДокумент охватывает современные технологии и теории в области биологии, включая генетику, протеомику и биоинформатику, а также роль алгоритмов и машинного обучения в исследовании биологических систем. Обсуждаются достижения в секвенировании ДНК и разработке таргетной терапии. Также описываются требования к разработчикам и пользователям биоинформатических инструментов, а также потенциальные применения в медицине.
Использование AzureDevOps при разработке микросервисных приложений
Использование AzureDevOps при разработке микросервисных приложенийVitebsk MiniqThe document outlines a six-month project involving Azure DevOps for a microservices application using ASP.NET Core and ReactJS. It discusses challenges faced during the development process, including managing a monorepo, CI/CD for multiple microservices, and the integration of Docker and SonarQube for testing and monitoring. The project also highlights strategies for risk mitigation, achieving independent releases, and managing infrastructure as code via ARM templates and Helm charts.
Distributed tracing system in action. Instana Tracing.
Distributed tracing system in action. Instana Tracing.Vitebsk MiniqДокумент представляет собой презентацию о распределенном отслеживании запросов (DRT) и использовании OpenTracing в микросервисных системах. Рассматриваются компоненты DRT, такие как span и trace, а также проявления и примеры использования OpenTracing и Instana для мониторинга. Документ включает демонстрации и ссылки на дополнительные ресурсы для глубокого понимания темы.
Насорил - убери!
Насорил - убери!Vitebsk MiniqДокумент обсуждает различные подходы к сборке мусора в языках программирования, таких как Java, .NET и V8, акцентируя внимание на алгоритмах и проблемах, связанных с этой темой. Он также затрагивает концепции владения, ссылок и заимствований в Rust, включая правила заимствования и управление областью видимости. Дополнительно приводятся полезные ссылки и ресурсы для изучения данных концепций.
Styled-components. Что? Когда? И зачем?
Styled-components. Что? Когда? И зачем?Vitebsk MiniqДокумент представляет собой руководство по использованию библиотеки styled-components, включая ее функционал и преимущества. Основное внимание уделяется тому, как styled-components упрощает разработку, обеспечивает кроссплатформенность и адаптивную верстку. Также рассматриваются аспекты производительности и внутренние механизмы работы библиотеки.
Красные флаги и розовые очки
Красные флаги и розовые очкиVitebsk MiniqДоклад Дмитрия Чернявского и Ярослава Савченко обсуждает понятие 'красный флаг' в контексте IT, обозначая серьёзные проблемы, такие как критическое ухудшение процессов и отсутствие документации. Приведены различные типы красных флагов и их уровни, а также личные наблюдения о творческой профессии и современных технологиях. Доклад подчеркивает важность команды и коммуникации в рабочих процессах.
CSS. Практика
CSS. ПрактикаVitebsk MiniqДокумент охватывает практику возвращения с препроцессоров на чистый CSS, обсуждая преимущества и недостатки обеих технологий. В нем подробно перечислены инструменты, такие как Gulp и PostCSS, а также приводятся примеры использования CSS Grid и Flexbox с учетом кроссбраузерности. Также рассматриваются возможности кастомных свойств и вложенных селекторов в контексте современного CSS.
More Related Content
More from Vitebsk Miniq (20)
Runtime compilation and code execution in groovy
Runtime compilation and code execution in groovyVitebsk MiniqThe document discusses runtime compilation and code execution in Groovy, highlighting its applications as a proxy service and dynamically calculated configuration. It details various solutions including AWS Step Functions, GroovyClassLoader, and JSR 223 script engines, along with their pros and cons. Performance metrics and potential issues related to constant class loading and security risks are also covered.
The 5 Laws of Software Estimates
The 5 Laws of Software EstimatesVitebsk MiniqThe document outlines the five laws of software estimation: estimates are waste, non-transferable, wrong, temporary, and necessary. It discusses various estimation techniques such as estimation by analogy, expert judgment, work breakdown structure, planning poker, the bucket system, and three-point estimating, highlighting their pros and cons. Useful links for further reading on these topics are provided at the end.
Latest & Greatest Observability Release 7.9
Latest & Greatest Observability Release 7.9Vitebsk MiniqThe Elastic Observability release 7.9 focuses on simplifying data onboarding with a unified Elastic Agent, enabling faster integration and reducing the need for multiple installations. Key features include 50+ turnkey security detections, enhanced observability overviews, and upgraded alerting capabilities for uptime and machine learning. This release aims to streamline workflows for security teams and improve the overall analyst experience.
Тестирование Spring-based приложений
Тестирование Spring-based приложенийVitebsk MiniqThe document outlines the importance of testing in Spring-based applications, highlighting various testing strategies and configurations. It discusses test cases, the significance of the test pyramid, and the use of testing annotations such as @ContextConfiguration and @SpringBootTest to facilitate isolated and effective testing. Additionally, it emphasizes best practices for leveraging Spring's testing tools and frameworks to create reliable software systems.
Семантический поиск - что это, как работает и чем отличается от просто поиска
Семантический поиск - что это, как работает и чем отличается от просто поискаVitebsk MiniqThe document discusses an ontology-based approach to semantic search, emphasizing the need for improved search accuracy by understanding user intent and contextual meaning. It presents various statistics on search behavior, highlights common problems with traditional search algorithms, and outlines the importance of semantics and ontologies in creating more effective search results. The author provides examples and solutions for enhancing search functionalities through advanced classification and natural language processing techniques.
Локализационное тестирование - это не только перевод
Локализационное тестирование - это не только переводVitebsk MiniqДокумент освещает тему локализации программного обеспечения, включая ключевые понятия интернационализации (i18n) и локализации (l10n). Рассматриваются методы тестирования, такие как тестирование юникода, псевдо-локализация и тестирование функциональности translated application, а также культурные особенности отображения данных. Содержится информация о различных форматах чисел, валют и дат для разных регионов.
ISTQB Сертификация тестировщиков: быть или не быть?
ISTQB Сертификация тестировщиков: быть или не быть?Vitebsk MiniqДокумент обсуждает важность ISTQB сертификации для тестировщиков программного обеспечения, охватывая историю сертификации, статистику и уровни сертификатов. Упоминаются плюсы и минусы этой сертификации, в том числе требования к экзаменам и методы подготовки. Автор, Евгений Семенюк, делится своим опытом и ресурсами для подготовки к сертификации.
Apollo GraphQL Federation
Apollo GraphQL FederationVitebsk MiniqДокумент описывает основы и детали использования Apollo GraphQL Federation и ключевые аспекты работы с GraphQL. В нем затрагиваются принципы построения схем, обработки запросов и управления данными через микросервисную архитектуру. Также представлены примеры кода и ссылки на дополнительные ресурсы для дальнейшего изучения темы.
Who is a functional tester
Who is a functional testerVitebsk MiniqДокумент представляет собой профиль функционального тестировщика Екатерины Тарасевич, описывающий её опыт и навыки в области тестирования программного обеспечения с акцентом на качество продукта. В нём также содержится информация о процессе функционального тестирования, включая его фазы, типы тестирования и необходимые знания и навыки. Основное внимание уделяется методам повышения качества, включая проактивное и реактивное тестирование.
Crawling healthy
Crawling healthyVitebsk MiniqДокумент обсуждает концепцию crawling (ползучести) с акцентом на ее применение и аспекты, такие как использование библиотеки Scrapy и решение технических проблем. Описываются сценарии использования, архитектура проекта, а также практические примеры запуска процесса ползания. В заключение подчеркивается, что crawler является полезным инструментом как для бизнеса, так и в других областях.
Вперед в прошлое
Вперед в прошлоеVitebsk MiniqПрезентация подготовлена по материалам выступления Юрия Бондаренко на витебском MiniQ#20, который был проведен 14 ноября 2019:
https://vk.com/miniq20;
https://communities.by/events/miniq-vitebsk-20.
Про доклад:
Я расскажу о том, что такое JAMStack и генераторы статичных сайтов, зачем они нужны, в чем преимущества и недостатки по сравнению с обычными сайтами. Плюс история реального переезда контент-проекта с CMS на JAMStack.
CloudFormation experience
CloudFormation experienceVitebsk MiniqThe document outlines the structure and components of AWS CloudFormation templates and the Serverless Application Model (SAM). It provides examples of template elements including parameters, resources, and outputs, as well as a mapping for different environments like production, QA, and development. Additionally, it discusses SAM resources, their features, and practical applications, highlighting potential drawbacks and integration with AWS services.
Learning Intelligence: the story of mine
Learning Intelligence: the story of mineVitebsk MiniqMikhail Kavaliou, a senior Java developer with over six years of experience, shares insights on learning intelligence in his presentation. He covers several topics including timing, perception types, and available resources for learning, emphasizing the importance of priorities in education. The document also provides a list of references for further exploration of the subject.
Как программисты могут спасти мир
Как программисты могут спасти мирVitebsk MiniqДокумент охватывает современные технологии и теории в области биологии, включая генетику, протеомику и биоинформатику, а также роль алгоритмов и машинного обучения в исследовании биологических систем. Обсуждаются достижения в секвенировании ДНК и разработке таргетной терапии. Также описываются требования к разработчикам и пользователям биоинформатических инструментов, а также потенциальные применения в медицине.
Использование AzureDevOps при разработке микросервисных приложений
Использование AzureDevOps при разработке микросервисных приложенийVitebsk MiniqThe document outlines a six-month project involving Azure DevOps for a microservices application using ASP.NET Core and ReactJS. It discusses challenges faced during the development process, including managing a monorepo, CI/CD for multiple microservices, and the integration of Docker and SonarQube for testing and monitoring. The project also highlights strategies for risk mitigation, achieving independent releases, and managing infrastructure as code via ARM templates and Helm charts.
Distributed tracing system in action. Instana Tracing.
Distributed tracing system in action. Instana Tracing.Vitebsk MiniqДокумент представляет собой презентацию о распределенном отслеживании запросов (DRT) и использовании OpenTracing в микросервисных системах. Рассматриваются компоненты DRT, такие как span и trace, а также проявления и примеры использования OpenTracing и Instana для мониторинга. Документ включает демонстрации и ссылки на дополнительные ресурсы для глубокого понимания темы.
Насорил - убери!
Насорил - убери!Vitebsk MiniqДокумент обсуждает различные подходы к сборке мусора в языках программирования, таких как Java, .NET и V8, акцентируя внимание на алгоритмах и проблемах, связанных с этой темой. Он также затрагивает концепции владения, ссылок и заимствований в Rust, включая правила заимствования и управление областью видимости. Дополнительно приводятся полезные ссылки и ресурсы для изучения данных концепций.
Styled-components. Что? Когда? И зачем?
Styled-components. Что? Когда? И зачем?Vitebsk MiniqДокумент представляет собой руководство по использованию библиотеки styled-components, включая ее функционал и преимущества. Основное внимание уделяется тому, как styled-components упрощает разработку, обеспечивает кроссплатформенность и адаптивную верстку. Также рассматриваются аспекты производительности и внутренние механизмы работы библиотеки.
Красные флаги и розовые очки
Красные флаги и розовые очкиVitebsk MiniqДоклад Дмитрия Чернявского и Ярослава Савченко обсуждает понятие 'красный флаг' в контексте IT, обозначая серьёзные проблемы, такие как критическое ухудшение процессов и отсутствие документации. Приведены различные типы красных флагов и их уровни, а также личные наблюдения о творческой профессии и современных технологиях. Доклад подчеркивает важность команды и коммуникации в рабочих процессах.
CSS. Практика
CSS. ПрактикаVitebsk MiniqДокумент охватывает практику возвращения с препроцессоров на чистый CSS, обсуждая преимущества и недостатки обеих технологий. В нем подробно перечислены инструменты, такие как Gulp и PostCSS, а также приводятся примеры использования CSS Grid и Flexbox с учетом кроссбраузерности. Также рассматриваются возможности кастомных свойств и вложенных селекторов в контексте современного CSS.
Runtime compilation and code execution in groovy
Runtime compilation and code execution in groovyVitebsk Miniq
Семантический поиск - что это, как работает и чем отличается от просто поиска
Семантический поиск - что это, как работает и чем отличается от просто поискаVitebsk Miniq
Локализационное тестирование - это не только перевод
Локализационное тестирование - это не только переводVitebsk Miniq
ISTQB Сертификация тестировщиков: быть или не быть?
ISTQB Сертификация тестировщиков: быть или не быть?Vitebsk Miniq
Использование AzureDevOps при разработке микросервисных приложений
Использование AzureDevOps при разработке микросервисных приложенийVitebsk Miniq
Distributed tracing system in action. Instana Tracing.
Distributed tracing system in action. Instana Tracing.Vitebsk Miniq
Machine Learning with Amazon SageMaker
- 1. JULY 19, 2018 ALIAKSEI STATUT Machine Learning with Amazon SageMaker
- 2. 2 • Алексей Статут • Software Engineer • Опыт работы более 3-х лет • Стараюсь не зацикливаться на конкретных технологиях КТО Я?
- 3. 3 О ЧЕМ ДОКЛАД? Кратко о Machine Learning1 AWS SageMaker2 Личный опыт3
- 4. 4 Машинное обучение (Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться, и их применение.
- 5. 5 ТИПЫ ЗАДАЧ
- 8. 8 ЗАДАЧА КЛАСТЕРИЗАЦИИ (ОБУЧЕНИЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ)
- 10. 10 ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ МОДЕЛИ Сбор данных Подготовка данных Выбор модели и тренировка Оценка и тонкая настройка Использование и улучшение
- 11. 11 1. Малый объем обучающей выборки 2. Некорректность входных данных 3. Переобучение ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ML
- 12. 12 AWS SageMaker - это управляемая платформа для быстрого и простого создания, обучения и развертывания модели машинного обучения в любом масштабе.
- 13. 13 1. Инструменты для сбора данных 2. Визуализация данных с Jupyter Notebook 3. Встроенные ML алгоритмы 4. Развертывание и A/B тестирование 5. Автомасштабирование КАК AWS SAGEMAKER УПРОЩАЕТ ЖИЗНЬ?
- 15. 15 Сбор данных Подготовка данных Выбор модели и тренировка Оценка и тонкая настройка Использование и улучшение - S3 - Redshift - DynamoDB - RDS Jupyter Notebook SageMaker Training jobs - Jupyter Notebook - Hyperparameter tuning jobs - Endpoints - Cloudwatch
- 16. 16 1. Notebook instances 2. Training jobs 3. Hyperparameter tuning jobs 4. Models 5. Endpoint configurations 6. Endpoints КОМПОНЕНТЫ
- 19. 19 1. С помощью SageMaker API 2. С помощью UI – Выбрать алгоритм – Определиться с размерами вычислительных мощностей – Указать параметры алгоритма – Задать источник данных (с Amazon S3) – Запустить тренировку СОЗДАНИЕ ТРЕНИРОВОЧНОГО ЗАДАНИЯ
- 20. 20 1. Выбрать алгоритм 2. Выбрать диапазоны параметров 3. Выбрать метрику 4. Указать источник данных (Amazon S3) 5. Задать ограничение для вычислительных ресурсов АВТОМАТИЧЕСКАЯ НАСТРОЙКА МОДЕЛИ (HYPERPARAMETER TUNING)
- 21. 21 1. Использование модели через HTTPS ресурс 2. Возможно сохранение пользовательских запросов для последующего улучшения модели 3. Настройка A/B тестирования для ресурса 4. Автоматическое масштабирование ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛИ
- 22. 22 1. Linear Learner 2. XGBoost Algorithm 3. Image Classification Algorithm 4. K-Means Algorithm 5. ... 6. + Возможность использовать свои ВСТРОЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ
- 23. 23 1. AWS SageMaker SDK 2. Интеграция с Apache Spark 3. Гибкая настройка безопасности 4. Мониторинг ДРУГИЕ ПОЛЕЗНЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ
- 24. 24 • Цена (https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing) НЕДОСТАТКИ Кол-во часов в месяц Тип сервера для тренировки Тип сервера для хостинга Стоимость часа Всего 4 ml.m4.xlarge $1.12 $4.48 24*31*3 = 2232 ml.t2.medium $0.065 $145.08
- 25. 25 1. Задача: Предсказать CTR (Click through rate) для рекламных блока на странице 2. Параметры: – Расположение блока – Устройство пользователя – Характеристики пользователя – Характеристики рекламируемого товара 3. Результат: модель неудачная, ctr и параметры не имеют сильной зависимости между собой ЛИЧНЫЙ ОПЫТ
- 26. 26 Вопросы?