Представьте, что вы – разработчик в сфере машинного обучения и работаете в банке. Вам была поручена разработка модели машинного обучения, которая поможет аналитикам вашей компании обработать определенный объем новостей для принятия инвестиционных решений. Модель будет обучена по набору 20newsgroups, который содержит информацию по 20 темам примерно в 20 000 документах.
Нужно научить модель извлекать из новостных данных семантическую информацию, а затем идентифицировать аналогичные новостные статьи из корпуса и предоставлять аналитикам рекомендации по содержанию похожих статей на основе тех, которые они читают.
В этом курсе вы узнаете, как создать инстанс блокнота Amazon SageMaker, загрузить и разместить набор данных с помощью блокнота Jupyter, обучить и развернуть модель темы и, наконец, модель рекомендаций по контенту.
В модуле 1 вы настроите среду, которую будете использовать в этом курсе.
Время, необходимое для прохождения модуля: 20 минут
В этом модуле вы ознакомились с примером модели машинного обучения, которую обучали в рамках этого курса. Вы также настроили учетную запись AWS и среду своего курса с помощью корзины Amazon S3, инстанса блокнота Amazon SageMaker и блокнота Jupyter.
Теперь можно приступать к заданиям курса. В следующем модуле вы загрузите, подготовите и разместите свой набор данных.