sagemaker

Amazon SageMaker Studio 是一款基于 Web 的机器学习集成开发环境 (IDE)，可用于构建、训练、调试、部署和监控机器学习模型。Studio 提供将模型从实验阶段推进到生产阶段所需的所有工具，同时还能显著提高您的工作效率。

先决条件

1. 探索 SageMaker Studio 中提供的各种特征工程方法。
2. 使用 Amazon SageMaker 内置算法训练、调优和部署 XGBoost 模型
3. 使用脚本和容器将您自己的模型引入 Amazon SageMaker
4. 自动机器学习、模型监控
5. 偏见与可解释性
6. Amazon SageMaker Pipelines
7. Amazon SageMaker JumpStart
8. 了解如何将 AWS Trainium 和 AWS Inferentia 与 Amazon SageMaker 和 Hugging Face Optimum Neuron 结合使用，以优化您的机器学习工作负载。
9. 使用 Amazon SageMaker 进行机器学习治理需要 SageMaker 角色管理器、SageMaker 模型卡和 SageMaker 模型仪表板。