Syllaro Academy

AWS Certified AI Practitioner

Servicios de AWS a lo largo del pipeline

Qué capacidad de AWS y de Amazon SageMaker atiende cada etapa del pipeline de ML, del etiquetado de datos con Ground Truth a la detección de drift con Model Monitor, para que puedas emparejar servicio y etapa en el examen.

Intermedio 19 minutos 4 Objetivos de aprendizaje
  1. Mapear cada capacidad de SageMaker con la etapa del pipeline a la que sirve
  2. Identificar el servicio para etiquetar datos, almacenar características, construir modelos automáticamente y monitorear drift
  3. Distinguir SageMaker JumpStart, Autopilot, Data Wrangler, Feature Store, Model Monitor y Clarify por su función
  4. Reconocer que SageMaker AI es la plataforma paraguas, no una herramienta única