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Uuuufa, que bom que devolveram o dinheiro!!!!
Eu também descobri essas cobranças depois que vi a fatura haha
Consegue colar aqui o e-mail que mandou para eles? Assim podemos ajudar alunos que estavam com o mesmo problema 🙂
Olá, Felix!
Coloquei os avisos no início de cada seção ao invés de no final. Obrigado pela sugestão!
Infelizmente, não está claro em nenhuma documentação da Amazon e nem em outros materiais sobre o SageMaker sobre essas cobranças. Não haveria nada a ser feito com relação aos warnings 🙁
O ideal é entrar em contato com o suporte da Amazon e pedir o estorno
Jones
Olá, Felix!
Se não estiver no painel, o endpoint realmente não existe. O que pode ter acontecido é estar em uma região diferente, pois se gerou um endpoint em São Paulo, o mesmo não estará disponível em N. Virginia
Jones
Olá, Felix!
a) Usamos somente duas colunas porque a implementação é mais fácil, porém, é possível utilizar mais atributos. Nesse repositório você pode encontrar exemplo com mais colunas: https://github.com/ChandraLingam/AmazonSageMakerCourse/tree/master/DeepAR/BikeRental
b e c) Poderia usar o Prophet também, o ideal é fazer testes com os algoritmos. Veja aqui a lista de algoritmos disponíveis: https://docs.aws.amazon.com/forecast/latest/dg/aws-forecast-choosing-recipes.html
Jones
Olá, Felix!
Em geral buscamos os outliers nos dados históricos, mas é possível executar o algoritmo nas previsões do DeepAR. É uma boa ideia, assim podemos detectar possíveis “falhas nas previsões”
Jones
Este tópico não, somente o que está na grade de conteúdo
Esse é um curso digamos que mais “básico” sobre o SageMaker. Futuramente pensamos em lançar outros materiais mais avançados
Olá, Felix!
Nesse caso precisa entrar no suporte da Amazon (seção contato no painel) e escolher a opção para aumento do limite. Veja aqui: https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/resourcelimitexceeded-sagemaker/
Esse erro é retornado somente quando tenta utilizar recursos mais avançados do AWS
Jones
Olá, Felix!
Não temos um curso que aborde um projeto com esse, que são aplicações bem específicas. Recomendo fazer os cursos da trilha de PLN, que podem ajudar a ter uma ideia de como implementar seus projetos: https://iaexpert.academy/trilhas/
Os mais próximos desse conteúdo é o Mineração e Análise de Dados do LinkedIn (tem comparações de similaridade entre strings) e o de OCR para fazer a leitura de documentos
Jones
Veja também o curso Machine Learning para Competições Kaggle: Curso 2, que há um exemplo bem interessante sobre agrupamento 🙂
É isso mesmo, são esses algoritmos. Porém, se fizer uma pesquisa encontrará mais algoritmos e não somente esses 3
Olá, Julio!
Os códigos estão todos atualizados, é só consultar o arquivo do Google Colab que está disponível que você verá uma observação sobre a atualização da biblioteca, bem como o ajuste no código. Essa atualização no curso foi feita há bastante tempo. Porém, por nossa falha, acabamos esquecendo de avisar por aqui
Outro detalhe é que em breve, vamos colocar um aviso em todos os cursos para que os alunos consultem o arquivo original caso ocorram problemas na execução, principalmente para quem digita o código passo a passo seguindo os vídeos (atualizações sempre são colocadas lá). Muitas vezes as alterações no código são muito pequenas e não vale a pena editar os vídeos, e nesses casos colocamos comentários no próprio código fonte
Jones
Olá!
Sugiro o curso de ML completo, que tem módulos sobre 3 algoritmos de agrupamento: https://iaexpert.academy/courses/machine-learning-data-science-python-az/
Sobre colocar os modelos em produção, você pode usar o TensorFlow Serving. Em breve vamos lançar um curso sobre o AWS, que mostrará em mais detalhes como fazer esse processo diretamente na Amazon
Jones
Recentemente fiz um trabalho de avaliar o modelo de uma empresa. a característica do modelo foi uma distribuição de Poisson. Meu objetivo era saber se no lugar de Poisson poderia ser uma distribuição normal.
gostaria de saber se essa distribuição de Poisson pode facilmente ser confundida ou trocada por outra, ou se uma distribuição é rigorosamente atrelada ao modelo, digo, não pode haver erros na hora de caracterizar a distribuição.
E qual a importância de documentar a distribuição? é só por exigência da empresa ou todos os testes de estatística somos obrigado a documentar a distribuição encontrada.
