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Amazon SageMaker: Build an Object Detection Model Using Images Labeld with Ground Truth

 Course Description

이 과정에서는 전 세계 이 과정에서는 전 세계 AI/ML 기술 리더인 Denis Batalov 박사가 Amazon SageMaker 및 Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 기계 학습 파이프라인을 구현하는 방법을 보여줍니다. 먼저 레이블이 지정된 데이터 집합을 생성한 다음, 객체 감지 모형을 훈련하기 위한 훈련 작업을 생성하고, 마지막으로 Amazon SageMaker를 사용하여 모형을 생성하고 업데이트합니다

  교육 과정 개요

- 데이터 다운로드
- 레이블 지정 작업 실행
- 모형 훈련
- 모형 배포
- 하이퍼파라미터/자동 모형 튜닝
- 하이퍼파라미터 최적화 결과 검토
- 기계 학습 생산 모형 대체

 수강 대상

- Sagemaker SDK와 Python을 사용하여 Amazon SageMaker로 기계 학습 파이프라인을 생성하려는 개발자 및 데이터 사이언티스트
- Amazon SageMaker Ground Truth를 사용하여 레이블이 지정된 데이터 집합을 생성하려는 개발자 및 데이터 사이언티스트

 Introduction to the dataset

 Introduction to Amazon SageMaker

 Activity: Download the data and run a labeling job

 Activity: Download and review labeling results

 Introduction to object detection and single-shot detection algorithms

 Activity: Train and deploy the model

 Introduction to hyperparameter optimization (HPO)

 Activity: Hyperparameter optimization