Bankada çalışan bir makine öğrenimi geliştiricisi olduğunuzu hayal edin. Şirketinizdeki analistlerin yatırım kararları alabilmeleri için okumaları gereken haberlerin miktarı konusunda yardımcı olması için bir makine öğrenimi modeli geliştirmeniz istenmektedir. Model, yaklaşık 20.000 belge içerisinde 20 konu hakkında bilgi içeren 20newsgroups veri kümesinde eğitilecektir.
Modelinizin bir parçası olarak haber verilerinden semantik bilgi alıp ardından kitaplıktan benzer haber yazılarını belirlemeniz ve analistlerin okuduğu haberlere dayanarak onlara benzer haber ögeleri önerileri sunmanız gerekmektedir.
Bu laboratuvarda Amazon SageMaker Not Defteri bulut sunucusu oluşturmayı, Jupyter not defteri kullanarak veri kümesi indirmeyi, hazırlamayı ve düzenlemeyi, konu modelinizi eğitmeyi ve dağıtmayı, ve son olarak içerik öneri modelinizi eğitmeyi ve dağıtmayı öğreneceksiniz.
1. Modülde bu laboratuvar sırasında kullandığınız ortamınızı yapılandırırsınız.
Modülü Tamamlama Süresi: 20 Dakika
Bu modülde bu laboratuvarda eğittiğiniz örnek ML modeli hakkında bilgi edindiniz. Ayrıca, bir AWS hesabı ve bir Amazon S3 klasörü, Amazon SageMaker Not Defteri bulut sunucusu ve bir Jupyter not defteri olan laboratuvar ortamınızı oluşturdunuz.
Artık laboratuvara başlamak için hazırsınız. Sonraki modülde veri kümenizi indirecek, hazırlayacak ve düzenleyeceksiniz.