Addestramento, Ottimizzazione e Deployment di Modelli AWS

Portare un modello di machine learning da un notebook locale a un ambiente di produzione affidabile può essere una sfida scoraggiante. Questo corso ti guida passo dopo passo attraverso il processo di addestramento, ottimizzazione e deployment di modelli sulla piattaforma cloud AWS. Attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi di codice pratici, imparerai come sfruttare i servizi AWS per costruire pipeline di machine learning scalabili ed economiche. Passerai dalla comprensione dei concetti fondamentali del cloud all'implementazione di strategie di deployment nel mondo reale. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali del machine learning e l'architettura di AWS SageMaker; - Addestrare modelli in modo efficiente utilizzando algoritmi integrati e container personalizzati su AWS; - Ottimizzare le prestazioni del modello e ridurre i costi di inferenza utilizzando l'ottimizzazione degli iperparametri (hyperparameter tuning) e la compilazione del modello (model compilation); - Distribuire modelli in produzione utilizzando endpoint in tempo reale, trasformazione batch (batch transform) e opzioni serverless; - Implementare moderne pratiche MLOps, inclusi il monitoraggio del modello e il rilevamento del data drift. Il corso inizia con la terminologia chiave e i servizi fondamentali di machine learning di AWS. Successivamente, progredirai attraverso la preparazione dei dati, le configurazioni di addestramento, le tecniche di ottimizzazione e vari modelli di deployment in produzione. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri di machine learning, data scientist e sviluppatori che sono nuovi ad AWS. Non è richiesta alcuna precedente esperienza di ingegneria cloud. Inizia a leggere oggi per padroneggiare il ciclo di vita del machine learning su AWS.