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Tutorial para crear modelos con instancias de Notebook
Este tutorial de introducción explica cómo crear una instancia de bloc de notas, abrir un SageMaker cuaderno de Jupyter con un núcleo preconfigurado con el entorno Conda para el aprendizaje automático e iniciar una sesión de SageMaker IA para ejecutar un ciclo de aprendizaje automático de principio a fin. Aprenderá a guardar un conjunto de datos en un bucket de Amazon S3 predeterminado que se empareja automáticamente con la sesión de SageMaker IA, a enviar un trabajo de formación de un modelo de aprendizaje automático a Amazon EC2 y a implementar el modelo entrenado para la predicción mediante alojamiento o inferencia por lotes a través de Amazon EC2.
En este tutorial se muestra de forma explícita un flujo completo de aprendizaje automático que consiste en entrenar el modelo XGBoost a partir del conjunto de modelos integrados de IA SageMaker . Utiliza el conjunto de datos del censo de adultos de EE
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SageMaker AI XGBoost: el modelo XGBoost está adaptado al entorno
de IA y preconfigurado como contenedores Docker. SageMaker SageMaker La IA proporciona un conjunto de algoritmos integrados que están preparados para utilizar las funciones de la IA. SageMaker Para obtener más información sobre qué algoritmos de aprendizaje automático se adaptan a la SageMaker IA, consulte Choose an Algorithm and Use Amazon SageMaker Built-in Algorithms. Para ver las operaciones de la API de First-Party algoritmos integrados de SageMaker IA, consulte Algoritmos en el SDK de Amazon SageMaker Python . -
Conjunto de datos del censo de adultos
: el conjunto de datos de la base de datos de la oficina del censo de 1994 creado por Ronny Kohavi y Barry Becker (minería y visualización de datos, Silicon Graphics). El modelo XGBoost de SageMaker IA se entrena con este conjunto de datos para predecir si una persona gana más de 50 000$ al año o menos.
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