AWS SageMaker adalah platform machine learning (ML) yang memungkinkan Anda membangun, melatih, dan menerapkan model ML dalam skala besar.
Platform ini menyediakan berbagai alat dan layanan untuk membantu Anda:
Membangun model ML:
- Notebook: Gunakan notebook Jupyter untuk bereksperimen dengan data dan algoritma ML.
- Alat visual: Gunakan SageMaker Canvas untuk membangun model ML tanpa coding.
- Pre-trained models: Gunakan model ML pre-train yang tersedia untuk berbagai kasus penggunaan.
Melatih model ML:
- Instance training: Latih model ML di Amazon EC2 instances.
- Managed training: Gunakan SageMaker Automatic Model Tuning untuk menemukan hyperparameter optimal untuk model Anda.
Menerapkan model ML:
- Real-time inference: Gunakan Amazon SageMaker Hosting Services untuk melayani model ML Anda secara real-time.
- Batch inference: Gunakan Amazon SageMaker Batch Transform untuk menjalankan inferensi batch pada data Anda.
Manfaat menggunakan AWS SageMaker:
- Mempercepat waktu ke market : SageMaker menyediakan berbagai alat dan layanan yang membantu Anda membangun dan menerapkan model ML dengan cepat.
- Meningkatkan skalabilitas: SageMaker memungkinkan Anda melatih dan menerapkan model ML dalam skala besar.
- Mengurangi biaya: SageMaker membantu Anda menghemat biaya dengan menyediakan infrastruktur ML terkelola.
- Meningkatkan keamanan: SageMaker menyediakan fitur keamanan yang membantu Anda melindungi data dan model Anda.
Belajar AWS SageMaker pasti menarik! Ini adalah layanan yang keren untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning (ML) dalam skala besar.
Ada beberapa cara untuk Anda mulai belajar:
Sumber tutorial belajar machine learning gratis:
- Dicoding AWS Machine Learning: Program gratis ini terbuka untuk seluruh Warga Negara Indonesia dan menawarkan pembelajaran terstruktur tentang AWS secara umum, termasuk SageMaker. https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-no-code-machine-learning-to-derive-insights-from-product-reviews-using-amazon-sagemaker-canvas-sentiment-analysis-and-text-analysis-models/
- Video YouTube: Video YouTube ini memberikan gambaran umum tentang SageMaker dan cara menggunakannya untuk eksplorasi ML. https://www.youtube.com/watch?v=Z6Y9VIc6nkk
- Pelajari AI di AWS - Amazon Web Services: Situs web AWS Indonesia menyediakan berbagai sumber daya untuk belajar AI dan ML, termasuk SageMaker. https://aws.amazon.com/
- Amazon SageMaker - Amazon Web Services: Dokumentasi resmi SageMaker adalah sumber informasi yang komprehensif, meskipun dalam bahasa Inggris. https://aws.amazon.com/sagemaker/
- Memulai Machine Learning di Amazon SageMaker: Panduan ini membantu Anda memulai dengan cepat menggunakan SageMaker, termasuk langkah-langkah untuk membangun model ML pertama Anda. https://aws.amazon.com/sagemaker/getting-started/
- Amazon SageMaker Studio Lab: Lingkungan pengembangan ML gratis ini memungkinkan Anda bereksperimen dengan SageMaker tanpa perlu akun AWS berbayar. https://studiolab.sagemaker.aws/
- SageMaker Fridays: AWS menyelenggarakan sesi tanya jawab mingguan tentang SageMaker di Twitch. Ini kesempatan bagus untuk belajar dari ahli dan mengajukan pertanyaan Anda sendiri. https://www.twitch.tv/videos/2035503035
Tips :
- Pilih pendekatan yang sesuai dengan gaya belajar Anda: Apakah Anda lebih suka belajar dengan membaca, menonton video, atau mengerjakan proyek langsung? Pilih sumber daya yang sesuai dengan preferensi Anda.
- Mulailah dengan dasar-dasar: Sebelum beralih ke topik yang lebih kompleks, pastikan Anda memahami konsep dasar ML dan SageMaker.
- Latihan! Cara terbaik untuk belajar adalah dengan mempraktikkannya. Gunakan SageMaker Studio Lab untuk membangun model ML sederhana dan bereksperimen dengan fitur yang berbeda.
- Jangan takut bertanya: Ada banyak komunitas online tempat Anda bisa bertanya kepada pengguna SageMaker lainnya dan mendapatkan bantuan.
Baca artikel lainya :
- Tips upload data ke AWS Cloud menggunakan Django
- Tips meningkatkan quality code pada bahasa python
- Cara memfilter tipe data string pada golang dan python
- Mengubah format datetime pada bahasa pyhton
- Mengolah data CSV dengan python pandas
- Sample join data CSV di python menggunakan pandas
- Menggunakan redis PUB/SUB untuk aplikasi python
- Mengingat ulang apa itu blockchain ?
- Powerledger blockchain layer-1 berfokus pada pasar energy.
- Mengenal dYdX DEX di jaringan blockchain ethereum
- METAPLEX DEX pembuatan dan penjualan aset di SOLANA
- Mengenal SEI blockchain dengan transaksi lebih cepat dari blockchain solana.
- ORCA DEX paling user-friendly di blockchain solana
- Solopreneur pelajari dua bahasa pemrograman ini !
- Mengenal Auto Market Makers di pasar crypto.
- Implementasi blockchain ethereum pada industri real estate