Questions et reponses d'entretien

Example:

Training an XGBoost model on SageMaker using built-in algorithms for binary classification on customer data.

Example:

Using Autopilot to automatically build a regression model for predicting house prices.

Example:

Using Model Monitor to detect data drift in a deployed credit scoring model.

Example:

Deploying a trained Random Forest model using SageMaker hosting services with a dedicated endpoint for real-time predictions.

Example:

Using real-time inference to classify images in an app and batch inference to process customer data offline for segmentation.

Example:

Using a SageMaker Processing Job to clean and preprocess a large dataset for model training.

Example:

Using SageMaker's built-in XGBoost algorithm to build a binary classifier for predicting customer churn.

Example:

Using SageMaker Ground Truth to label images of vehicles for a custom object detection model.

Example:

Optimizing a machine learning model for real-time predictions on IoT devices using SageMaker Neo.

Example:

Maintaining different versions of a credit risk model as you update the model with new data periodically in SageMaker.

Example:

Using S3 to store raw image data and a Lambda function to trigger SageMaker batch inference when new data is uploaded.

Example:

Using SageMaker Feature Store to store preprocessed customer data, such as age and income, for reuse in multiple machine learning models.

Example:

Connecting a GitHub repository to SageMaker Studio to track changes and collaborate on model development.

Example:

Tracking multiple training runs of a deep learning model with different hyperparameters using SageMaker Experiments.

Example:

Setting up automatic scaling to adjust the number of instances in response to fluctuating requests during different times of the day.