AWS Certified AI Practitioner
Les services AWS le long du pipeline
Quelle capacité AWS ou Amazon SageMaker prend en charge chaque étape du pipeline ML, de l'étiquetage des données avec Ground Truth à la détection de dérive avec Model Monitor, pour rattacher un service à une étape le jour de l'examen.
Intermédiaire 19 minutes 4 Objectifs d'apprentissage
- Rattacher chaque capacité SageMaker à l'étape du pipeline qu'elle sert
- Identifier le service qui étiquette les données, stocke les features, construit un modèle automatiquement et surveille la dérive
- Distinguer SageMaker JumpStart, Autopilot, Data Wrangler, Feature Store, Model Monitor et Clarify par leur rôle
- Reconnaître que SageMaker AI est une plateforme complète, pas un outil unique