In che modo AWS può facilitare l'apprendimento supervisionato e non supervisionato?
Amazon Web Services (AWS) offre un'ampia gamma di servizi per facilitare l'utilizzo del machine learning (ML) supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato. Puoi creare, eseguire e integrare soluzioni di qualsiasi dimensione, complessità o caso d'uso.
Amazon SageMaker è una piattaforma completa per creare soluzioni ML da zero. SageMaker dispone di una suite completa di modelli predefiniti di apprendimento supervisionato e non supervisionato, funzionalità di archiviazione e calcolo, e un ambiente completamente gestito.
Ad esempio, ecco le funzionalità di SageMaker che puoi utilizzare nel tuo lavoro:
Utilizza Amazon SageMaker Autopilot per esplorare automaticamente diverse soluzioni e trovare il modello migliore per il tuo set di dati.
Utilizza Amazon SageMaker Data Wrangler per selezionare i dati, comprendere gli approfondimenti sui dati e trasformarli per prepararli per il ML.
Utilizza Esperimenti Amazon SageMaker per analizzare e confrontare le iterazioni di addestramento di ML per scegliere il modello con le prestazioni migliori.
Utilizza Amazon SageMaker Clarify per rilevare e misurare potenziali distorsioni. In questo modo, gli sviluppatori di machine learning possono risolvere potenziali pregiudizi e spiegare le previsioni dei modelli.
Inizia a utilizzare il machine learning supervisionato e non supervisionato su AWS creando un account oggi stesso.