视频:使用 Autopilot 自动执行和探索机器学习流程 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

视频:使用 Autopilot 自动执行和探索机器学习流程

以下是介绍使用 Studio Classic 的亚马逊 SageMaker 自动驾驶功能的视频系列。它们介绍了如何启动 AutoML 作业,分析和预处理数据,如何对候选模型进行特征工程和超参数优化,以及如何可视化和比较生成的模型指标。

使用 Amazon Autopilot 开始自动驾驶任务 SageMaker

该视频介绍了如何使用 Autopilot 启动 AutoML 作业。(长度:8:41)

了解 Autopilot 中自动实施的数据探究和特征工程。

该视频向您展示了如何查看由 Amazon A SageMaker utopilot 生成的数据探索和候选定义笔记本。(长度:10:04)

调整模型以优化性能

该视频介绍了如何在训练过程中使用超参数调整以优化模型性能。(长度:4:59)

选择和部署最佳模型

该视频介绍了如何使用作业指标来选择最佳模型,然后介绍了如何进行部署。(长度:5:20)

Amazon SageMaker 自动驾驶教程

该视频将引导您完成端到端的演示,我们首先使用 Amazon A SageMaker utopilot 自动构建二进制分类模型。我们将看到如何使用自动生成的笔记本构建和优化候选模型。我们还将研究亚马逊 SageMaker 实验的热门候选人。最后,我们部署最佳候选对象(基于XGBoost),并使用 M SageMaker odel Monitor 配置数据捕获。