附件:设置1:设置2:巴斯设置3:本书将AmazonAI和加服务栈应用到真实世界的应用场景, 如自然语言处理、计算机视觉、欺诈检测、对话式设备等。使用AmazonSaglMakerAutopilot, 通过自动化机器学习 (AutoML) 实现特定应用场景的子集。深入理解一个基于ERT的自然语言处理场景的模型开发的完整生命周期, 包括数据接入、数据分析以及更多。将所有组件包装成一个可重复的机器学习运维流水线。通过AmazonKinesis和AmazonManagedStreamingforApacheKafka (MSK), 在实时数据流中探索实时机器学习、异常检测和流分析。了解数据科学项目和工作流中的最佳安全实践, 包括在数据接入和分析、模型训练和部署过程中应用AwSIdentityandAccessManagement (IAM) 、鉴权、授权。摘要:
附注提要
本书将AmazonAI和加服务栈应用到真实世界的应用场景, 如自然语言处理、计算机视觉、欺诈检测、对话式设备等。使用AmazonSaglMakerAutopilot, 通过自动化机器学习 (AutoML) 实现特定应用场景的子集。深入理解一个基于ERT的自然语言处理场景的模型开发的完整生命周期, 包括数据接入、数据分析以及更多。将所有组件包装成一个可重复的机器学习运维流水线。通过AmazonKinesis和AmazonManagedStreamingforApacheKafka (MSK), 在实时数据流中探索实时机器学习、异常检测和流分析。了解数据科学项目和工作流中的最佳安全实践, 包括在数据接入和分析、模型训练和部署过程中应用AwSIdentityandAccessManagement (IAM) 、鉴权、授权。