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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.
Deep Learning
image classification
Machine Learning
sagemaker
Tensorflow
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
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
por FC
29 de mar de 2021Good tutorial for anyone new to AWS Sagemaker and wanting to learn how to deploy a basic TensorFlow model
por JB
13 de abr de 2021Further study is required here, some cat images were classified as dogs!
por SC
26 de set de 2020Great 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.
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vídeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponíveis para projetos guiados. Consulte nossa política de reembolso completa.
Não há auxílio financeiro disponível para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponível para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
