時間序列預測遇到數據問題?一課掌握SageMaker內置算法DeepAR

2020-12-03 澎湃新聞

時間序列預測遇到數據問題？一課掌握SageMaker內置算法DeepAR

2020-06-04 17:45 來源：澎湃新聞·澎湃號·湃客

機器之心

6 月 2 日，機器之心聯合 AWS 開設的《快速上手Amazon SageMaker，輕鬆玩轉機器學習》線上公開課第 3 課正式開講，AWS解決方案架構師許軍為大家帶來了主題分享《利用SageMaker Operator簡化Kubernetes上的機器學習任務管理 》。

Amazon SageMaker Operator 可以幫助數據科學家以及開發人員利用Kubernetes的接口來創建和管理SageMaker的任務，如機器學習的模型訓練、超參優化、批量轉換以及實時推理等。第 3 課講解和介紹了 SageMaker Operator，可以讓開發與運維人員可以通過 kubectl 命令行或者 Kubernetes API 接口調用的方式來管理和使用SageMaker服務，它就像翻譯器一樣，在 Kubernetes 平臺與 AWS SageMaker 服務之間搭建了一座橋梁，讓那些已經很很熟悉 Kubernetes 的開發、運維人員在無需投入過多精力的情況下，即可快速地使用SageMaker服務。

第 3 課回顧視頻如下：

第四課預告

課程主題：使用 DeepAR 進行時間序列預測

課程時間：6 月 4 日 20:00

課程主講：王元愷，AWS高級解決方案架構師

講師簡介：高級解決方案架構師，負責基於AWS的雲計算方案的架構設計，同時致力於AWS雲服務在國內和全球的應用和推廣。畢業於上海交通大學，畢業後直接加入AWS中國。對前沿技術如計算機視覺、自然語言處理及其應用有著深入的研究與熱情。在大規模全球同服遊戲、Serverless無伺服器架構以及人工智慧等領域有著廣泛的設計與實踐經驗。

課程概要：本課程將介紹時間序列預測的場景、常見的分類及對應算法、DeepAR 算法的優勢以及如何使用 DeepAR 算法進行時間序列預測，並通過現場演示，讓大家理解如何訓練 DeepAR 用於具體的應用場景。

直播間地址：http://suo.im/614kNR（點閱讀原文或識別上方海報二維碼直達）

下面還有一個大神出沒的微信群：

如果達到人數上限，添加機器之心小助手：syncedai6，備註「AWS」，邀請加入交流群。

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原標題：《時間序列預測遇到數據問題？一課掌握SageMaker內置算法DeepAR》

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