200美金礼包，12节公开课，上手Amazon SageMaker玩转机器学习

机器之心 今天
机器学习正迅速融入业务运营，成为企业运营的一大基石，该技术的出现为各企业带来了诸多切实影响，如改进流程、提高效率、加速创新等。机器学习技术发展日新月异，与高性能计算选项和大量数据相结合，为大大小小的组织带来了一场变革风暴。

但和许多新兴技术一样，机器学习的实践与应用也面临着诸多挑战。

机器学习工作流程是一个耗时、迭代的过程。从准备数据和选择算法到构建、训练和部署模型等等，以及反复进行迭代，这都涉及诸多步骤。还需要对基础设施做出决策，如选择合适的计算进行训练和推理，还需考虑云、本地部署和边缘部署等等。

对于企业和开发者，如何加满机器学习技能点，更轻松地上手机器学习？


为此，机器之心联合亚马逊云科技于上周带来3期线上分享，全程回顾如下：


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第一讲：机器学习在亚马逊的实践与行业应用案例详解


第一讲由亚马逊云科技机器学习高级产品经理孟和带来分享，从供应链和自动驾驶领域的相关应用案例出发，详细讲解亚马逊云科技将提供哪些关键资源，帮助开发者团队提高机器学习技能，从而更好地应用AI。


视频链接：https://jmq.h5.xeknow.com/s/3sRGZ3（点击阅读原文可直达）


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第二讲：出海企业如何快速构建AI应用


第二讲由亚马逊云科技机器学习产品经理李媛和亚马逊云科技机器学习产品技术专家王世帅将带来分享，介绍了图片视频分析服务Amazon Rekognition与基于Amazon.com技术的个性化推荐服务Amazon Personalize。同时上手演示借助Amazon Rekognition实现用户身份识别、图片视频内容审核；借助Amazon Personalize为用户提供个性化推荐。


视频链接：https://jmq.h5.xeknow.com/s/4EtHRQ（点击阅读原文可直达）


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第三讲：基于亚马逊云快速构建、灵活扩展KubeFlow机器学习项目


第三讲由亚马逊云科技机器学习产品技术专家郭韧将带来分享，详细介绍了如何使用亚马逊云的相关服务快速构建KubeFlow应用，并利用 SageMaker Operator 灵活扩展计算资源，更轻松地大规模构建、训练和部署机器学习模型。


视频链接：https://jmq.h5.xeknow.com/s/rW8Vk（点击阅读原文可直达）


另附Amazon SageMaker 9讲


Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务，可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。这款工具可以大幅度消除机器学习过程中的繁重工作，让开发高质量模型变得更加轻松。


除了覆盖机器学习全流程的工作体验，SageMaker 还以可靠易用的方式获得了数万家公司的选用，其基于托管的 Spot 竞价实例训练能力可将机器学习模型的训练成本最多降低 90 %。


为了帮助开发者快速上手 Amazon SageMaker，机器之心联合AWS开设9节公开课，主题分别为：


  • 手把手、端到端，玩转生成对抗网络(GAN)

  • 利用SageMaker Operator简化Kubernetes上机器学习任务管理
  • 使用 DeepAR 进行时间序列预测
  • Amazon Sagemaker与NVIDIA Jetson平台结合打造智能边缘
  • 使用Amazon SageMaker构建基于gluon的推荐系统
  • ALBERT中文命名实体识别之Amazon SageMaker实战
  • 详解 Amazon SageMaker Studio
  • 使用Amazon Sagemaker 构建一个情感分析「机器人」
  • DGL图神经网络及其在Amazon SageMaker上的实践


点击阅读原文，直达视频页面。


Amazon SageMaker 200美元大礼包


我们准备了200美元的免费额度，开发者可以亲自上手体验Amazon SageMaker，让开发高质量模型变得更加轻松，非常值得开发者入手一试。识别下方二维码，即可领取。


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点击阅读原文，免费观看12节Amazon SageMaker公开课。

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