AWS SageMaker Инженерное машинное обучение для начинающих

Машинное обучение преобразует отрасли, но перемещение моделей из локального ноутбука в надежную облачную среду может показаться невероятным. Этот курс предоставляет четкий, пошаговый путь к овладению машинным обучением на AWS с использованием SageMaker. Вы пройдете путь от понимания основных концепций данных до развертывания полностью управляемых конвейеров машинного обучения производственного уровня. Благодаря четким письменным объяснениям, структурированным обзорам кода и практическим упражнениям вы приобретете навыки, необходимые для разработки, обучения и мониторинга интеллектуальных приложений в облаке. Что вы узнаете: - Понимание основных основ облачной инфраструктуры и машинного обучения, включая S3, IAM и основные службы AWS. - Эффективно готовить и очищать табличные и неструктурированные данные с помощью SageMaker DataWrangler. - Создание и обучение моделей предсказания автоматически с SageMaker AutoPilot и низко-код инструментов, таких как Sagemaker Canvas. - Разверните масштабируемые конечные точки машинного обучения и интегрируйте их с AWS Lambda для вывода в реальном времени. - Используйте SageMaker JumpStart для доступа, настройки и развертывания современных моделей фундамента для генеративных задач ИИ. - Внедрение базовых методов MLOps, отслеживание производительности модели и автоматизация рабочих процессов для непрерывного совершенствования. Курс начинается с основных понятий облака и терминологии машинного обучения, а затем переходит к подготовке данных и автоматизированному созданию моделей. Затем вы перейдете к расширенным стратегиям развертывания, интеграции бессерверных технологий и работе с современными моделями фундамента. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, начинающих ученых данных и разработчиков, желающих перейти к облачному машинному обучению. Не требуется предыдущего опыта работы с AWS или машинным обучением. Начните читать уже сегодня, чтобы создать свой первый конвейер машинного обучения на облаке.