評論：Amazon SageMaker趕超
當我在2018年回顧Amazon SageMaker時 ，我注意到這是一種高度可擴展的機器學習和深度學習服務，支持自己的11種算法以及您提供的任何其他算法。 超參數優化仍處於預覽階段，您需要進行自己的ETL和功能設計。 從那時起，SageMaker的範圍不斷擴大，通過IDE（SageMaker Studio）和自動機器學習（SageMaker Autopilot）擴展了核心筆記本，並向整個生態系統
相關文章
- 1. 評論：Amazon SageMaker趕超
- 2. 評測：Azure機器學習向Amazon SageMaker挑戰
- 3. Object Detection algorithm now available in Amazon SageMaker
- 4. Reduce ML inference costs on Amazon SageMaker for PyTorch models using Amazon Elastic Inference
- 5. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（一）
- 6. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（二）
- 7. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（三）
- 8. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（四）
- 9. 好消息：Amazon SageMaker 正式支持 Kubeflow 啦
- 10. Amazon SageMaker：引領無處不在的創新
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • PHP 超級全局變量 - PHP教程
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
- • Flink 數據傳輸及反壓詳解
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 評論：Amazon SageMaker趕超
- 2. 評測：Azure機器學習向Amazon SageMaker挑戰
- 3. Object Detection algorithm now available in Amazon SageMaker
- 4. Reduce ML inference costs on Amazon SageMaker for PyTorch models using Amazon Elastic Inference
- 5. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（一）
- 6. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（二）
- 7. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（三）
- 8. 大數據處理實例——Amazon商品評分&評論（四）
- 9. 好消息：Amazon SageMaker 正式支持 Kubeflow 啦
- 10. Amazon SageMaker：引領無處不在的創新