Immagina di essere uno sviluppatore di machine learning che lavora presso una banca. Ti viene richiesto di sviluppare un modello di machine learning per aiutare gli analisti all'interno dell'azienda con la quantità di notizie che devono leggere per prendere decisioni in merito a un investimento. Il modello sarà addestrato sul set di dati 20newsgroups che contiene informazioni su 20 argomenti in circa 20.000 documenti.
Come parte del modello, devi estrarre informazioni semantiche dai dati delle notizie, identificare articoli di notizie simili dal corpus e fornire agli analisti raccomandazioni sui contenuti per notizie simili in base a quelle che stanno leggendo.
In questa esercitazione, imparerai a creare un'istanza notebook Amazon SageMaker, scaricare, preparare e allestire un set di dati utilizzando un notebook Jupyter, addestrare e distribuire il tuo modello di argomento e infine addestrare e distribuire il modello di raccomandazione dei contenuti.
Nel Modulo 1, configurerai l'ambiente che utilizzerai durante l'esercitazione.
Tempo necessario per completare il modulo: 20 minuti
In questo modulo, ti abbiamo illustrato il modello ML di esempio utilizzato per l'addestramento in questa esercitazione. Hai inoltre configurato un account AWS e l'ambiente del corso con un bucket Amazon S3, l'istanza notebook Amazon SageMaker e un notebook Jupyter.
Sei pronto per iniziare il corso. Nel modulo successivo, scaricherai, preparerai e allestirai il tuo set di dati.