Amazon SageMaker: Build an Object Detection Model Using Images Labeled with Ground Truth (Traditional Chinese)

在此課程中，我們將和全球 AI/機器學習 (ML) 技術領導者 Denis Batalov 博士一起，他會示範如何使用 Amazon SageMaker 和 Amazon SageMaker Ground Truth 實作機器學習管道。首先您會建立標記的資料集，然後建立訓練任務以訓練物件偵測模型，最後使用 Amazon SageMaker 建立並更新模型。

注意：本課程具有本地化的註釋/字幕。旁白保留英語。要顯示字幕，請按一下播放器右下角的 CC 按鈕。

本課程適用於：

• 想要藉 Amazon SageMaker 使用 Sagemaker SDK 和 Python 建立機器學習管道的開發人員和資料科學家。
• 想要使用 Amazon SageMaker Ground Truth 建立專屬標記資料集的開發人員和資料科學家。

在本課程中，您將了解如何：

• 使用 Amazon SageMaker Ground Truth 所標記的影像，訓練機器學習模型
• 使用 Amazon SageMaker Ground Truth 識別資料集中個別影像上蜜蜂的確切位置
• 使用 Amazon SageMaker 內建演算法訓練物件偵測模型
• 使用自動化超參數調校任務尋找最佳超參數集

我們建議參加本課程的人員需具備下列先決條件：

• 對 Amazon SageMaker 有基本了解 (https://aws.amazon.com/sagemaker/)
• 對 Python 程式語言，以及 Pandas、NumPy、SageMaker 和 Boto3 等多種資料庫有基本了解

本課程透過以下方式授課：

• 數位培訓

70 分鐘

本課程涵蓋下列概念：

• 下載資料
• 執行標記任務
• 訓練模型
• 部署模型
• 超參數/自動化模型調校
• 檢驗超參數最佳化結果
• 取代機器學習生產模型