跳至主要内容
单击此处以返回 Amazon Web Services 主页
关于 AWS
联系我们
支持
中文(简体)
我的账户
登录
创建 AWS 账户
re:Invent
产品
解决方案
定价
文档
了解
合作伙伴网络
AWS Marketplace
客户支持
活动
探索更多信息
关闭
عربي
Bahasa Indonesia
Deutsch
English
Español
Français
Italiano
Português
Tiếng Việt
Türkçe
Ρусский
ไทย
日本語
한국어
中文 (简体)
中文 (繁體)
关闭
我的配置文件
注销 AWS Builder ID
AWS 管理控制台
账户设置
账单与成本管理
安全证书
AWS Personal Health Dashboard
关闭
支持中心
专家帮助
知识中心
AWS Support 概述
AWS re:Post
单击此处以返回 Amazon Web Services 主页
免费试用
联系我们
re:Invent
产品
解决方案
定价
AWS 简介
入门
文档
培训和认证
开发人员中心
客户成功案例
合作伙伴网络
AWS Marketplace
支持
AWS re:Post
登录控制台
下载移动应用
Amazon SageMaker AI
概览
功能
机器学习阶段
定价
常见问题
开始使用
客户
关闭
HyperPod
Studio
JumpStart
Canvas
Ground Truth
实验
机器学习治理
所有功能
关闭
构建
训练
部署
MLOps
关闭
入门
资源
合作伙伴
机器学习
›
Amazon SageMaker AI
›
Amazon SageMaker AI 入门
Amazon SageMaker AI 入门
机器学习教程
学习实践教程,了解如何使用 Amazon SageMaker 完成各种机器学习生命周期任务,包括数据准备、训练、部署和 MLOps。
数据科学家:使用代码开发 ML 模块
Tutorial
为 ML 标记训练数据
Tutorial
本地构建 ML 模型
Tutorial
训练 ML 模块
数据科学家:低代码 ML
Tutorial
用最少的代码为 ML 准备训练数据
Tutorial
自动创建 ML 模型
ML 工程师:MLOps
Tutorial
在生产中部署经过训练的模型,以便进行推理
Tutorial
自动执行端到端 ML 工作流
Video
深入研究 MLOps 自动化
业务分析师:无代码 ML
Tutorial
使用 SageMaker Canvas 生成预测,无需写入任何代码
Tutorial
在 AWS 上使用无代码 ML 进行实际决策
后续步骤
Pricing
了解有关 Amazon SageMaker 定价的更多信息
Console
开始在 AWS 管理控制台中使用 Amazon SageMaker 构建
终止对 Internet Explorer 的支持
知道了
AWS 对 Internet Explorer 的支持将于 07/31/2022 结束。受支持的浏览器包括 Chrome、Firefox、Edge 和 Safari。
了解详情 »