使用mturk和Amazon Sagemaker进行监督学习(ml)

AWS机器学习博客有一篇新的文章,描述了如何使用mturk和AmazonSagemaker来收集注释和训练机器学习模型。

AmazonSagemaker是一个完全管理的AWS服务,它使构建机器学习应用程序的过程更加容易。使用AmazonSagemaker,您可以收集和准备培训数据,选择要使用的算法和框架,训练你的模特,并将其部署到可根据需要进行扩展的基础架构上。许多流行的算法,如MXnet和TensorFlow都是预先配置的。

本文介绍了高质量注释对机器学习的重要性,并介绍了在Sagemaker笔记本中使用mturk的步骤。然后训练一个张量流模型:

  1. 建立你的亚马逊机械土耳其万博体育网址人请求者帐户,并链接到你的AWS帐户。
  2. 加载虹膜数据集并修改它以包含图像。
  3. 定义用于注释数据集的mturk任务。
  4. 将任务提交给mturk工作人员进行批注。
  5. 检索并协调工人提供的结果。
  6. 利用训练数据构建和训练模型。
  7. 将模型部署到端点,并使用它对新样本进行分类。
  8. 清理你的资源

如果您对使用mturk构建将用于构建机器学习解决方案的数据感兴趣,我们鼓励您对其进行阅读。

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