Unboxing the magical Machine Learning Blackbox using Sagemaker

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Trainieren von Machine-Learning-Modellen mit Sagemaker

Unternehmen setzen Machine Learning aus verschiedenen Gründen ein, wie zur Verbesserung des Kundenerlebnisses, zur Verbesserung interner Prozesse und vieles mehr. Somit ist die Aufrechterhaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus eine große Herausforderung, vor der viele Unternehmen stehen.

Sagemaker bietet eine einfache Möglichkeit, Machine-Learning-Modelle zu trainieren und einzusetzen. Die Plattform kann auch die Tensoren während der Trainingsphase erfassen. Dies hilft bei der Fehlersuche in der Trainingsphase und kann Trainingszeit und Geld sparen, wenn das Training nicht wie erwartet verläuft. In Fällen, in denen die Eingabe in einem unerwarteten Format erfolgt, bietet Sagemaker eine Möglichkeit, mit den unerwarteten Eingaben umzugehen. Das Monitoring des eingesetzten Modells hilft somit bei seiner Verbesserung.

 

Key Takeaways

Die Data Reply Session gibt Informationen und Einblicke in die Verwendung von Sagemaker, um Machine-Learning-Modelle zu trainieren und einzusetzen:

  • Bekommen Sie alle Informationen, wie Modelle mit Sagemaker trainiert werden können.
  • Die Experten erläutern verschiedene Debugging-Optionen der Machine-Learning-Modelle, während sie eingerichtet werden.
  • Lernen Sie verschiedene Optionen für die Bereitstellung des Modells mit Sagemaker kennen.
  • Erfahren Sie alles über die Überwachung des eingesetzten Modells und über die Identifizierung der Abweichungen in der Eingabe.
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    DATA REPLY

    Data Reply unterstützt als Teil der Reply-Gruppe Kunden darin, datengetrieben zu arbeiten. Data Reply ist in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen tätig und arbeitet intensiv mit Kunden zusammen, damit diese durch die effektive Nutzung von Daten aussagekräftige Ergebnisse erzielen können. Hierfür konzentriert sich Data Reply auf die Entwicklung von Data-Analytics-Plattformen, Machine-Learning-Lösungen und Streaming-Anwendungen – automatisiert, effizient und skalierbar – ohne Abstriche in der IT-Security zu machen.