AWS ML JP 项目教程

AWS ML JP 项目教程

aws-ml-jp SageMakerで機械学習モデルを構築、学習、デプロイする方法が学べるNotebookと教材集 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-ml-jp

1. 项目的目录结构及介绍

aws-ml-jp 项目是一个关于如何在 AWS SageMaker 上构建、训练和部署机器学习模型的教程和教材集。项目的目录结构如下：

aws-ml-jp/
├── ai-services/
├── frameworks/
├── sagemaker/
├── solutions/
│   └── review_analysis_dashboard/
├── tasks/
├── .gitignore
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── CONTRIBUTING.md
├── LICENSE
└── README.md

目录介绍

• ai-services: 包含 AWS AI 服务的使用方法教程。
• frameworks: 包含如何在 SageMaker 上使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架的教程。
• sagemaker: 包含 SageMaker 的基础和高级使用教程。
• solutions: 包含特定业务流程优化的解决方案，例如制造行业的异常检测监控和呼叫中心的查询分析。
• tasks: 包含图像分割、物体检测、自然语言处理等具体任务的教程。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的行为准则。
• CONTRIBUTING.md: 贡献指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 Jupyter Notebook 文件，这些文件位于各个子目录中。例如，sagemaker 目录下可能包含多个 .ipynb 文件，每个文件对应一个具体的教程或实验。

启动文件示例

• sagemaker/example_notebook.ipynb: 一个示例 Jupyter Notebook 文件，展示了如何在 SageMaker 上训练和部署一个简单的机器学习模型。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 .gitignore 和 LICENSE 文件。

.gitignore

.gitignore 文件用于指定 Git 应该忽略的文件和目录，避免将不必要的文件提交到版本控制系统中。

LICENSE

LICENSE 文件指定了项目的开源许可证类型。aws-ml-jp 项目使用的是 MIT-0 许可证，这意味着用户可以自由使用、修改和分发代码，而无需承担任何责任。

总结

aws-ml-jp 项目提供了丰富的教程和教材，帮助用户在 AWS SageMaker 上构建、训练和部署机器学习模型。通过学习这些教程，用户可以掌握如何在 AWS 上进行机器学习开发，并将其应用于实际业务场景中。

aws-ml-jp SageMakerで機械学習モデルを構築、学習、デプロイする方法が学べるNotebookと教材集 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-ml-jp