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# Tutorial per la creazione di modelli con le istanze del notebook
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Questo tutorial introduttivo ti spiega come creare un'istanza di notebook, aprire un SageMaker notebook Jupyter con un kernel preconfigurato con l'ambiente Conda per l'apprendimento automatico e avviare una sessione di SageMaker intelligenza artificiale per eseguire un ciclo ML end-to-end. Scoprirai come salvare un set di dati in un bucket Amazon S3 predefinito associato automaticamente alla sessione di SageMaker intelligenza artificiale, inviare un processo di formazione di un modello ML ad Amazon EC2 e distribuire il modello addestrato per la previsione tramite hosting o inferenza batch tramite Amazon EC2. 

Questo tutorial mostra esplicitamente un flusso ML completo di addestramento del modello XGBoost dal pool di modelli integrato nell'intelligenza artificiale. SageMaker Utilizzi il set [ di dati del censimento degli adulti degli ](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult) Stati Uniti e valuti le prestazioni del modello SageMaker AI XGBoost addestrato nella previsione del reddito degli individui.
+ [SageMaker AI XGBoost ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) — Il [ modello XGBoost è adattato all'](https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/)ambiente AI e preconfigurato come contenitori Docker. SageMaker SageMaker L'IA fornisce una suite di algoritmi [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html) integrati preparati per l'utilizzo delle funzionalità AI. SageMaker Per saperne di più su quali algoritmi ML sono adattati all' SageMaker IA, consulta [ Scegliere un algoritmo ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algorithms-choose.html) e [ utilizzare gli algoritmi di Amazon SageMaker Built-in . ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html) Per le operazioni API degli algoritmi integrati nell' SageMaker intelligenza artificiale, consulta [ First-Party Algoritmi ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/index.html) nell'SDK [ Amazon SageMaker Python. ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)
+ [Set di dati Adult Census](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult): il set di dati del [database del Census Bureau del 1994](http://www.census.gov/en.html) di Ronny Kohavi e Barry Becker (Data Mining and Visualization, Silicon Graphics). Il modello SageMaker AI XGBoost viene addestrato utilizzando questo set di dati per prevedere se un individuo guadagna più di 50.000 dollari all'anno o meno.

**Topics**
+ [Crea un'istanza Amazon SageMaker Notebook per il tutorial](gs-setup-working-env.md)
+ [Crea un notebook Jupyter nell'istanza del notebook SageMaker](ex1-prepare.md)
+ [Preparazione di un set di dati](ex1-preprocess-data.md)
+ [Eseguire il training di un modello](ex1-train-model.md)
+ [Implementazione del modello in Amazon EC2](ex1-model-deployment.md)
+ [Valutazione del modello](ex1-test-model.md)
+ [Pulisci le risorse delle istanze di Amazon Notebook SageMaker](ex1-cleanup.md)