Amazon SageMaker: creación de un modelo de detección de objetos utilizando imágenes etiquetadas con Ground Truth (Español de España) | Amazon SageMaker: Build an Object Detection Model Using Images Labeled with Ground Truth (Spanish from Spain)

En este curso seguiremos al Dr. Denis Batalov, líder técnico mundial en IA/ML, quien nos mostrará cómo implementar una canalización de machine learning utilizando Amazon SageMaker y Amazon SageMaker Ground Truth. En primer lugar, crearás un conjunto de datos; luego, un trabajo de entrenamiento para entrenar tu modelo de detección de objetos y, finalmente, usarás Amazon SageMaker para crear y actualizar tu modelo.

Público objetivo

Este curso está dirigido al siguiente público:

• Desarrolladores y data scientists que quieran crear canalizaciones de machine learning con Amazon SageMaker mediante el SDK de Sagemaker y Python.
• Desarrolladores y data scientists que quieran usar Amazon SageMaker Ground Truth para crear sus propios conjuntos de datos etiquetados.

Objetivos del curso

En este curso, aprenderás a hacer lo siguiente:

• Entrenar un modelo de machine learning usando imágenes etiquetadas por Amazon SageMaker Ground Truth
• Usar Amazon SageMaker Ground Truth para identificar la ubicación exacta de abejas en imágenes individuales de un conjunto de datos
• Entrenar el modelo de detección de objetos con los algoritmos integrados en Amazon SageMaker
• Emplear un trabajo de ajuste automático hiperparametrado para encontrar un conjunto óptimo de hiperparámetros

Requisitos previos

Recomendamos que los asistentes a este curso tengan los siguientes requisitos previos:

• Conocimientos básicos de Amazon SageMaker (https://aws.amazon.com/sagemaker/)
• Conocimientos básicos del lenguaje de programación de Python con distintas bibliotecas como Pandas, NumPy, SageMaker y Boto3

Metodología del curso

Este curso se imparte mediante:

• Formación digital

Duración

• 70 minutos

Esquema del curso

Este curso cubre los siguientes conceptos:

• Descargar datos
• Ejecutar un trabajo de etiquetado
• Entrenar un modelo
• Implementar un modelo
• Hiperparámetros/ajuste de modelo automatizado
• Examinar los resultados de optimización de hiperparámetros
• Reemplazar un modelo de producción de machine learning