公开课3:利用SageMaker Operator简化Kubernetes上的机器学习任务管理

6 月 2 日,机器之心联合 AWS 开设的《快速上手 Amazon SageMaker,轻松玩转机器学习线上公开课第 3 课正式开讲,许军讲师为大家带来了主题分享《利用SageMaker Operator 简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理 》。

第 3 课主要讲解和介绍了 SageMaker Operator,可以让开发与运维人员可以通过 kubectl 命令行或者 kubernetes api 接口调用的方式来管理和使用 SageMaker 服务,它就像翻译器一样,在 Kubernetes 平台与AWS SageMaker 服务之间搭建了一座桥梁,让那些已经很很熟悉 Kubenretes 的开发、运维人员在无需投入过多精力的情况下,即可快速地使用SageMaker服务。第 3 课回顾视频如下:

快速上手Amazon SageMaker,轻松玩转机器学习
快速上手Amazon SageMaker,轻松玩转机器学习

3 周时间,6 次课程,帮助开发者熟悉Amazon SageMaker各项组件的使用方法,轻松玩转机器学习。

入门机器学习KubernetesSageMaker Operator
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机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

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