Coursera Flash Sale
40% Off Coursera Plus for 3 Months!
Grab it
このラボでは、SageMaker に組み込まれている XGBoost に基づいてモデルを設定してトレーニングし、モデルの予測効率を評価します。
目標
- SageMaker の組み込みアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングする。
- AWS が管理する一般的な機械学習フレームワークを引き続き使用しながら、カスタムトレーニングや推論コードを作成する方法を検討する。
- カスタムライブラリと依存関係をインポートしてモデルをトレーニングする。
- SageMaker でハイパーパラメータのチューニングジョブを設定する。
前提条件
- AWS マネジメントコンソールの基本的な操作ができる。
- データベースの概念、MySQL、データベースの可用性について理解している。
目標
タスク 1: 組み込みアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングする
タスク 2: スクリプトモードでカスタムスクリプトを使用してモデルをトレーニングする
