Модель классификации для обнаружения мошенничества в Amazon SageMaker Studio | Полное практическо... скачать в хорошем качестве

Модель классификации для обнаружения мошенничества в Amazon SageMaker Studio | Полное практическо...

GitHub: https://github.com/knodax-labs-demo/a... В этом видео мы шаг за шагом рассмотрим создание полноценной модели классификации для обнаружения мошенничества с использованием Amazon SageMaker Studio. Независимо от того, готовитесь ли вы к сертификации AWS, изучаете машинное обучение или впервые знакомитесь с SageMaker, это руководство поможет вам понять каждый шаг рабочего процесса. ✅ Что вы узнаете в этой лабораторной работе Как настроить домен Amazon SageMaker Как создать и запустить пространство JupyterLab Как сгенерировать синтетический набор данных о мошенничестве с кредитными картами Как загрузить наборы данных в Amazon S3 Как предварительно обрабатывать и проектировать признаки машинного обучения Как обучить модель классификации Random Forest Как оценить точность, прецизионность, полноту и построить матрицу ошибок Как проверить важность признаков Как безопасно удалить ресурсы SageMaker, чтобы избежать платы ⚠️ Важное примечание о стоимости AWS Amazon SageMaker не является бесплатным, и создание домена, запуск пространства JupyterLab или хранение данных в S3 могут повлечь за собой плату. Если вы хотите избежать каких-либо затрат, вы можете просто посмотреть обучающее видео, не выполняя шаги в своей учетной записи AWS. 🧰 Используемые технологии Amazon SageMaker Studio Amazon S3 JupyterLab Python scikit-learn Pandas 📌 Идеально подходит для: Инженеров машинного обучения и специалистов по обработке данных Студентов, готовящихся к сертификации AWS ML/AI Разработчиков, изучающих машинное обучение на AWS Всех, кто интересуется моделированием обнаружения мошенничества 👉 Если это видео оказалось полезным, пожалуйста, поставьте лайк, подпишитесь и поделитесь им с другими, кто изучает AWS или машинное обучение. Приятного просмотра и удачного обучения! 🚀