Descubre cómo Amazon Q Developer y SageMaker simplifican el desarrollo de modelos de aprendizaje automático mediante interacciones en lenguaje natural, optimizando el flujo de trabajo para los científicos de datos.
- Introducción a Amazon Q Developer y SageMaker
Descripción general de Amazon Q Developer
Descripción general de Amazon SageMaker
Beneficios de las interacciones en lenguaje natural en el aprendizaje automático
- Configuración de tu entorno
Prerrequisitos y requisitos de configuración
Acceder a Amazon Q Developer
Navegar por Amazon SageMaker
- Comprender las interfaces de lenguaje natural
Conceptos básicos del procesamiento de lenguaje natural en el aprendizaje automático
Cómo Amazon Q Developer aprovecha el PLN para la creación de modelos
Ejemplos de casos de uso de interfaces de lenguaje natural en ciencia de datos
- Preparación y gestión de datos
Importación y gestión de datos en SageMaker
Uso del lenguaje natural para consultar y preprocesar conjuntos de datos
Técnicas de etiquetado y aumento de datos
- Construir modelos de aprendizaje automático con lenguaje natural
Diseñar la estructura del modelo con Amazon Q
Implementar algoritmos mediante comandos de lenguaje natural
Personalizar los parámetros del modelo usando lenguaje natural
- Entrenamiento y evaluación de modelos
Configurar el entrenamiento con SageMaker
Monitorear trabajos de entrenamiento mediante comandos de lenguaje natural
Evaluar el rendimiento del modelo con herramientas integradas de SageMaker
- Despliegue e inferencia
Desplegar modelos usando herramientas de SageMaker
Realizar inferencia mediante solicitudes en lenguaje natural
Escalar y optimizar modelos para uso en producción
- Mejores prácticas y técnicas avanzadas
Mejorar la precisión del modelo con técnicas avanzadas de lenguaje natural
Ajuste automatizado de modelos y optimización de hiperparámetros
Asegurar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
Revisión de implementaciones exitosas de Amazon Q y SageMaker
Discusión sobre desafíos y soluciones en el desarrollo de modelos de lenguaje natural
- Proyecto: Desarrollo de una solución de aprendizaje automático
Definir un problema utilizando lenguaje natural
Construir, entrenar y desplegar un modelo de aprendizaje automático con SageMaker y Amazon Q
Presentar y criticar los resultados del proyecto
- Conclusión y próximos pasos
Recapitulación de los aprendizajes clave
Oportunidades para más aprendizaje y caminos de certificación
Discusión abierta sobre futuros avances en herramientas de IA de lenguaje natural
