AWS SageMaker Machine Learning Engineering für Einsteiger

Machine Learning verändert Branchen. Das Verschieben von Modellen von einem lokalen Notebook in eine zuverlässige Cloud-Umgebung kann jedoch überwältigend sein. Dieser Kurs bietet einen klaren, schrittweisen Weg zur Beherrschung der Machine Learning-Technologie auf AWS mit SageMaker. Sie lernen, wie Sie eine vollständig verwaltete, produktionsfähige Machine Learning-Pipeline erstellen. Anhand von klaren schriftlichen Erläuterungen, strukturierten Code-Walkthroughs und praktischen Übungen erwerben Sie die Fähigkeiten, die Sie zum Entwerfen, Trainieren und Überwachen intelligenter Anwendungen in der Cloud benötigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundlagen der Cloud-Infrastruktur und des maschinellen Lernens, einschließlich S3, IAM und grundlegender AWS-Services. - Bereiten Sie tabellarische und unstrukturierte Daten effizient mit SageMaker DataWrangler vor und bereinigen Sie sie. - Erstellen und trainieren Sie Vorhersagemodelle automatisch mit SageMaker AutoPilot und Low-Code-Tools wie Sage Maker Canvas. - Stellen Sie skalierbare Machine-Learning-Endpunkte bereit und integrieren Sie sie in AWS Lambda für Echtzeit-Inferenz. - Nutzen Sie SageMaker JumpStart, um auf modernste Grundlagenmodelle für generative KI-Aufgaben zuzugreifen, diese anzupassen und bereitzustellen. - Implementieren Sie grundlegende MLOps-Praktiken, verfolgen Sie die Modellleistung und automatisieren Sie Workflows für eine kontinuierliche Verbesserung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Cloud-Konzepten und der Kernterminologie des maschinellen Lernens, bevor Sie sich der Datenaufbereitung und der automatisierten Modellerstellung widmen.Danach gehen Sie zu erweiterten Bereitstellungsstrategien über, integrieren serverlose Technologien und arbeiten mit modernen Grundlagenmodellen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, aufstrebende Data Scientists und Entwickler, die den Übergang zu cloudbasiertem Machine Learning planen.Vorherige AWS- oder Machine Learning-Erfahrung ist nicht erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um Ihre erste cloudbasierte Machine Learning-Pipeline zu erstellen.