Video: utilizzare Autopilot per automatizzare ed esplorare il processo di machine learning

Ecco una serie di video che fornisce una panoramica delle funzionalità di Amazon SageMaker Autopilot utilizzando Studio Classic. Questi video mostrano come avviare un processo AutoML, analizzare e pre-elaborare i dati, come eseguire l'ingegneria delle funzionalità e l'ottimizzazione degli iperparametri sui modelli candidati e come visualizzare e confrontare i parametri dei modelli risultanti.

Avviare un processo AutoML con Amazon SageMaker Autopilot

Questo video mostra come avviare un processo AutoML con Autopilot. (Durata 8:41)

Esaminare l'esplorazione dei dati e l'ingegneria delle funzionalità automatizzata in Autopilot.

Questo video mostra come esaminare i notebook per l'esplorazione dei dati e le definizioni dei candidati generati da Amazon SageMaker Autopilot. (Durata: 10:04)

Sintonizzare i modelli per ottimizzare le prestazioni

Questo video mostra come ottimizzare le prestazioni del modello durante l'addestramento utilizzando la sintonizzazione iperparametri. (Durata: 4:59)

Scegliere e distribuire il modello migliore

In questo video viene illustrato come utilizzare i parametri dei processi per scegliere il modello migliore e quindi come distribuirlo. (Durata: 5:20)

Tutorial Amazon SageMaker Autopilot

Questo video contiene una dimostrazione completa nella quale viene costruito automaticamente un modello di classificazione binaria con Amazon SageMaker Autopilot. Vediamo come i modelli candidati sono stati costruiti e ottimizzati utilizzando notebook generati automaticamente. Vediamo anche i migliori candidati con Amazon SageMaker Experiments. Infine, distribuiamo il candidato migliore (basato su XGBoost) e configuriamo l'acquisizione dei dati con SageMaker Model Monitor.