AWS SageMaker Engenharia de Machine Learning para iniciantes

O machine learning está transformando os setores, mas mover modelos de um notebook local para um ambiente de nuvem confiável pode parecer um caminho claro e passo a passo para dominar a engenharia de machine learning na AWS usando o SageMaker. Você passará da compreensão de conceitos básicos de dados para a implantação de pipelines de machine learning totalmente gerenciados e de nível de produção.Através de explicações claras por escrito, passo a passo de código estruturado e exercícios práticos, você obterá as habilidades necessárias para projetar, treinar e monitorar aplicativos inteligentes na nuvem. O que você vai aprender: - Entenda os fundamentos da infraestrutura de nuvem principal e do machine learning, incluindo S3, IAM e serviços fundamentais da AWS. - Prepare e limpe dados tabulares e não estruturados de forma eficiente usando o SageMaker DataWrangler. - Construa e treine modelos preditivos automaticamente com o SageMaker AutoPilot e ferramentas de baixo código como o Sa geMaker Canvas. - Implantar endpoints de machine learning escaláveis e integrá-los ao AWS Lambda para inferência em tempo real. - Aproveite o SageMaker JumpStart para acessar, personalizar e implantar modelos de fundação de última geração para tarefas de IA generativas. - Implemente práticas básicas de MLOps, rastreando o desempenho do modelo e automatizando fluxos de trabalho para melhoria contínua. O curso começa com conceitos fundamentais de nuvem e terminologia básica de machine learning antes de passar para a preparação de dados e construção de modelos automatizados.Você progredirá para estratégias avançadas de implantação, integrando tecnologias sem servidor e trabalhando com modelos de fundação modernos. Este curso foi projetado para iniciantes, aspirantes a cientistas de dados e desenvolvedores que desejam fazer a transição para o machine learning baseado na nuvem. Comece a ler hoje mesmo para criar seu primeiro pipeline de machine learning baseado na nuvem.