时间序列预测遇到数据问题？一课掌握SageMaker内置算法DeepAR

6 月 2?日，机器之心联合 AWS 开设的《快速上手Amazon SageMaker，轻松玩转机器学习》线上公开课第 3 课正式开讲，AWS解决方案架构师许军为大家带来了主题分享《利用SageMaker Operator简化Kubernetes上的机器学习任务管理?》。

Amazon SageMaker Operator 可以帮助数据科学家以及开发人员利用Kubernetes的接口来创建和管理SageMaker的任务，如机器学习的模型训练、超参优化、批量转换以及实时推理等。第 3 课讲解和介绍了 SageMaker Operator，可以让开发与运维人员可以通过 kubectl 命令行或者 Kubernetes API 接口调用的方式来管理和使用SageMaker服务，它就像翻译器一样，在 Kubernetes 平台与 AWS SageMaker 服务之间搭建了一座桥梁，让那些已经很很熟悉 Kubernetes 的开发、运维人员在无需投入过多精力的情况下，即可快速地使用SageMaker服务。

第 3 课回顾视频如下：

第四课预告

课程主题：使用 DeepAR 进行时间序列预测

课程时间：6 月 4 日 20:00?

课程主讲：王元恺，AWS高级解决方案架构师

讲师简介：高级解决方案架构师，负责基于AWS的云计算方案的架构设计，同时致力于AWS云服务在国内和全球的应用和推广。毕业于上海交通大学，毕业后直接加入AWS中国。对前沿技术如计算机视觉、自然语言处理及其应用有着深入的研究与热情。在大规模全球同服游戏、Serverless无服务器架构以及人工智能等领域有着广泛的设计与实践经验。

课程概要：本课程将介绍时间序列预测的场景、常见的分类及对应算法、DeepAR 算法的优势以及如何使用 DeepAR 算法进行时间序列预测，并通过现场演示，让大家理解如何训练 DeepAR 用于具体的应用场景。

直播间地址：http://suo.im/614kNR（点阅读原文或识别上方海报二维码直达）

如果达到人数上限，添加机器之心小助手：syncedai6，备注「AWS」，邀请加入交流群。

时不我待，赶快加入，点击阅读原文，直达直播间。

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