如何高效优雅的完成一次机器学习服务部署?一文详解部署难点以及实战案例
数据准备:从公共数据集中获取数据,并进行数据清洗和特征工程处理,将数据转化为适合机器学习算法处理的格式。创建SageMaker Notebook实例:通过AWS Management Console或AWS SDK创建SageMaker Notebook实例,并连接到实例。编写代码:在Notebook中编写代码,使用Amazon SageMaker提供的XGBoost算法和数据输入通道,加载并处理数据,训练并评估模型。模型调优:通过调整模型的参数和超参数,优化模型性能。