带有实践源代码的前 5 个 AWS ML 项目

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jakiyasultana
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带有实践源代码的前 5 个 AWS ML 项目

Post by jakiyasultana »

如果无法部署机器学习项目并将其部署在网站上,那么从事机器学习项目的意义何在?现在,如果您想知道如何做到这一点,那么您来对地方了。在本文中,您将找到包含源代码的五个 AWS 初学者项目的详细列表,这些项目将帮助您了解使用 Amazon Web Services (AWS) 部署机器学习项目。 数据科学项目 AWS 上用于客户流失预测的 ML 模型部署 可下载的解决方案代码 | 解释性视频 | 技术支持 1. 预测客户流失 在这个项目中,目标是使用机器学习模型估计客户流失率,并使用 AWS 在云上部署完整的解决方案。通过此项目,您将探索 AWS 提供的不同服务。

您将了解 Terraform 和创建AWS S3 存储桶。此外,您将学习如何创建 ECR 存储库并在 Guinicorn Web 服务器的帮助下部署项目解决方案。该项目还将教您如何使用 ECS 集群创建 Docker 镜像和测试 Docker 容器。 源代码:AWS 上用于客户流失预测的 ML 模型 秘鲁电话号码表 部署 2. 评估患者死因 该项目是新生最简单的 AWS 项目之一。本项目旨在以最适合初学者的方式介绍AWS提供的各种工具。您将详细了解 Redshift、AWS S3、Data Wrangler 和 Amazon SageMaker 及其重要性。此外,该项目将指导您使用 AWS SageMaker 部署机器学习分类模型。

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源代码 构建端到端 AWS SageMaker 分类模型 学习 Python 的最佳方式是什么?使用源代码在 Python 中处理这些机器学习项目,以了解在数据科学中非常有用的各种库。 3.图像分割 如果您正在为最后一年的学生寻找 AWS 项目,那么您的搜索到此结束。该项目解决方案将指导您了解计算机视觉、TensorFlow、卷积神经网络 (CNN) 和 Amazon SageMaker 等技术领域的热门概念和工具。该项目的主要目标是使用 UNet 架构创建图像分割模型。 源代码: 使用 Amazon SageMaker 构建图像分割模型 4. 使用 Amazon SageMaker Autopilot 的项目 在此项目中。
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