Questions et reponses d'entretien

Example:

Tuning the learning rate and batch size of a neural network in SageMaker using automatic model tuning to improve performance.

Example:

Bringing a custom TensorFlow model to SageMaker by containerizing it and deploying it as a RESTful API for inference.

Example:

Training a deep neural network using multiple GPU instances to accelerate the process of image classification.

Example:

Using SHAP to interpret the results of a SageMaker-trained model for loan approval predictions by understanding the influence of income and credit score on the decision.

Example:

Using SageMaker Clarify to check for gender or racial bias in a hiring recommendation system.

Example:

Scaling a SageMaker endpoint to handle thousands of requests per second by increasing the number of instances during peak hours.

Example:

Using IAM roles to control access to SageMaker resources and encrypting sensitive training data using KMS.

Example:

Using SageMaker Debugger to detect when a deep learning model is overfitting by monitoring validation loss during training.

Example:

Using SageMaker Pipelines to automate the steps of feature engineering, model training, and deployment in a production environment.