Machine learning: dal front-end all'inferenza (Italiano) | Machine Learning: From Front End to Inference (Italian)

Panoramica del laboratorio

Questo laboratorio mostra come creare un'applicazione di machine learning che accetti dati da qualsiasi tipo di dispositivo connesso tramite Internet in grado di inviare una richiesta POST. Una volta completato, risulterà chiaro quale sia il funzionamento di un'applicazione in grado di creare predizioni in tempo reale tramite i dati inviati.

Argomenti trattati

Alla fine di questo laboratorio sarai in grado di:

• Capire come viene utilizzato S3 in un ambiente di machine learning
• Descrivere il ruolo dei notebook Jupyter e come possono essere usati per creare/addestrare/distribuire asset di ambienti di machine learning
• Identificare le autorizzazioni IAM necessarie per ciascun servizio
• Descrivere come viene utilizzato un API Gateway per controllare l'accesso alle risorse di back-end
• Descrivere come utilizzare una funzione Lambda per rispondere a richieste provenienti da una richiesta API Gateway e restituire una predizione dall'ambiente di machine learning.

Competenze tecniche preliminari

Per completare correttamente questo laboratorio è necessario avere familiarità con la navigazione di base della Console di gestione AWS ed essere in grado di modificare gli script utilizzando un editor di testo.