AWS ML Workflows with SageMaker, Storage, and Security Essentials (bằng tiếng Anh).

Xây dựng mô hình học máy chỉ là một nửa trận chiến; triển khai chúng một cách an toàn và quản lý các đường ống dữ liệu hiệu quả trên đám mây là những gì phân biệt các dự án thành công. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các dịch vụ AWS cần thiết để thiết kế, bảo mật và quản lý các luồng công việc ML mạnh mẽ. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu lý thuyết ML cơ bản đến cấu trúc kiến trúc đám mây an toàn, có thể mở rộng bằng cách sử dụng SageMaker và dịch vụ lưu trữ AWS liên quan. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ ML đám mây cơ bản và các thành phần kiến trúc cốt lõi SageMaker. - Cấu hình giải pháp lưu trữ an toàn sử dụng S3, chính sách IAM và mã hóa KMS cho dữ liệu huấn luyện nhạy cảm. - Thiết kế các luồng công việc ML từ đầu đến cuối sử dụng SageMaker Pipelines cho huấn luyện mô hình tự động. - Apply best practices an ninh, bao gồm cấu hình VPC riêng và kiểm soát truy cập hạt mịn. - Quản lý chu kỳ sống dữ liệu và tùy chọn lưu trữ tối ưu hóa cho huấn luyện mô hình hiệu suất cao. - Thực hành khắc phục sự cố đường ống, lưu trữ và lỗi quyền thông qua kịch bản viết. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản về lưu trữ đám mây và quản lý nhận dạng trước khi tiến hành bước đi theo bước cấu hình cho các luồng công việc SageMaker. Bạn sẽ nghiên cứu các mô hình kiến trúc thế giới thực và thiết lập an ninh thông qua các giải thích rõ ràng, chi tiết và đoạn mã. Lớp học này được thiết kế cho các nhà thực hành đám mây tham vọng, nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển mới cho dịch vụ AWS ML, không yêu cầu kinh nghiệm kỹ thuật đám mờ trước đó. Bắt đầu xây dựng các luồng công việc học máy bảo mật, có thể mở rộng trên AWS hôm nay.