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XGBoost exemples de carnets
La liste suivante contient une variété d'exemples de blocs-notes Jupyter qui répondent à différents cas d'utilisation de l'algorithme Amazon SageMaker AI. XGBoost
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Comment créer un XGBoost conteneur personnalisé
— Ce carnet explique comment créer un XGBoost conteneur personnalisé avec Amazon SageMaker AI Batch Transform. -
Régression avec XGBoost Parquet
— Ce bloc-notes explique comment utiliser le jeu de données Abalone dans Parquet pour entraîner un XGBoost modèle. -
Comment entraîner et héberger un modèle de classification multi-classes
: ce bloc-notes explique comment utiliser le jeu de données MNIST pour entraîner et héberger un modèle de classification multi-classes. -
Comment entraîner un modèle de prédiction de désabonnement client
: ce bloc-notes montre comment entraîner un modèle à prédire le départ de clients mobiles afin d’identifier les clients insatisfaits. -
Présentation de l'infrastructure Spot gérée par Amazon SageMaker AI pour la XGBoost formation
— Ce carnet explique comment utiliser les instances Spot pour la formation avec un XGBoost conteneur. -
Comment utiliser Amazon SageMaker Debugger pour déboguer des tâches de XGBoost formation : ce carnet explique comment utiliser Amazon SageMaker Debugger
pour surveiller les tâches de formation afin de détecter les incohérences à l'aide de règles de débogage intégrées.
Pour savoir comment créer et accéder à des instances de bloc-notes Jupyter que vous pouvez utiliser pour exécuter l'exemple dans SageMaker AI, consultez. Instances de SageMaker blocs-notes Amazon Après avoir créé une instance de bloc-notes et l'avoir ouverte, choisissez l'onglet Exemples d'SageMaker IA pour voir la liste de tous les exemples d' SageMaker IA. Les exemples de blocs-notes de modélisation de rubrique utilisant les algorithmes NTM se trouvent dans la section Introduction to Amazon algorithms (Présentation des algorithmes Amazon). Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet Use (Utiliser), puis Create copy (Créer une copie).
