Using TensorFlow with Amazon Sagemaker
Prepare custom script for Sagemaker.
Train a TensorFlow model using Sagemaker.
Deploy a TensorFlow trained model using Sagemaker.
Please note: You will need an AWS account to complete this course. Your AWS account will be charged as per your usage. Please make sure that you are able to access Sagemaker within your AWS account. If your AWS account is new, you may need to ask AWS support for access to certain resources. You should be familiar with python programming, and AWS before starting this hands on project. We use a Sagemaker P type instance in this project, and if you don't have access to this instance type, please contact AWS support and request access. In this 2-hour long project-based course, you will learn how to train and deploy an image classifier created and trained with the TensorFlow framework within the Amazon Sagemaker ecosystem. Sagemaker provides a number of machine learning algorithms ready to be used for solving a number of tasks. However, it is possible to use Sagemaker for custom training scripts as well. We will use TensorFlow and Sagemaker's TensorFlow Estimator to create, train and deploy a model that will be able to classify images of dogs and cats from the popular Oxford IIIT Pet Dataset. Since this is a practical, project-based course, we will not dive in the theory behind deep learning based image classification, but will focus purely on training and deploying a model with Sagemaker and TensorFlow. You will also need to have some experience with Amazon Web Services (AWS). Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Habilidades que você desenvolverá
- Deep Learning
- image classification
- Machine Learning
- sagemaker
- Tensorflow
Aprender passo a passo
Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Download the data
Prepare the dataset
Create the model
Data generators
Arguments
Finalizing the training script
Upload Dataset to S3
TensorFlow Estimator
Deploy the model
Inference and Deleting Endpoint
Como funcionam os projetos guiados
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
Avaliações
Principais avaliações do USING TENSORFLOW WITH AMAZON SAGEMAKER
Great project and awesome customization. I got to learn a lot and practice what I learned in this class. Thanks to Amit for teaching this class.
Further study is required here, some cat images were classified as dogs!
Perguntas Frequentes – FAQ
Perguntas Frequentes – FAQ
O que eu ganho se comprar projetos guiados?
Os projetos guiados estão disponíveis no computador e em dispositivos móveis?
Quem são os instrutores dos projetos guiados?
Posso baixar o trabalho do meu projeto guiado após completá-lo?
Como funciona a política de reembolso?Como funciona a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Posso participar como ouvinte de um projeto guiado e assistir de graça a uma parte do vídeo?
Quanta experiência eu preciso ter para fazer esse projeto guiado?
Posso completar esse projeto guiado pelo meu navegador web em vez de instalar um software especial?
Como é a experiência de aprendizado com os projetos guiados?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
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