YoVDO

Lab - Monitor a Model for Data Drift (Simplified Chinese)

Offered By: Amazon Web Services via AWS Skill Builder

Tags

Machine Learning Courses Amazon SageMaker Courses Data Drift Courses

Course Description

Overview

Save Big on Coursera Plus. 7,000+ courses at $160 off. Limited Time Only!

实验概览

AnyCompany Consulting 在生产环境中使用鲍鱼回归模型。该公司希望监控实时推理中使用的数据,并检测新数据中发生的任何数据漂移。如果检测到任何数据漂移,您需要自动重新训练模型。

在本实验中,您将创建激活了数据捕获的生产终端节点、生成基准统计数据和约束、创建 SageMaker 模型监控器基准处理任务、针对 SageMaker 模型监控器设置 CloudWatch 警报、查看模型性能以及启动自动化工作流来重新训练模型。

目标

完成本实验后,您应能够:

  • 为实时终端节点激活数据捕获。
  • 生成基准统计数据和约束。
  • 创建 SageMaker 模型监控器基准处理任务。
  • 针对数据漂移设置提醒和通知。
  • 启动自动化模型重新训练工作流。

图标说明

本实验中使用了各种不同的图标,以提醒您注意指南的特定方面。下面的列表解释了每个图标的用途:

  • 注意:一项提示、技巧或重要指导。
  • 了解详情:可以找到更多信息的位置。
  • 任务完成:本实验的总结或结论要点。
  • 提醒:提示特别相关或重要的信息(不查看该信息并不会损坏设备或数据,但可能导致需要重复某些步骤)。
  • 警告:提醒这是一项不可逆转且可能造成命令或进程失败的操作(包括提醒配置在完成后将无法更改)。

Tags

Related Courses

AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality
Amazon Web Services via AWS Skill Builder
AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (Japanese)
Amazon Web Services via AWS Skill Builder
AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (Korean)
Amazon Web Services via AWS Skill Builder
AWS ML Engineer Associate 4.1 Monitor Model Performance and Data Quality (Simplified Chinese)
Amazon Web Services via AWS Skill Builder
Monitoring Machine Learning Concepts
DataCamp