AWS Model Training, Optimasi, dan Deployment

Memindahkan model machine learning dari notebook lokal ke lingkungan produksi yang dapat diandalkan bisa menjadi tantangan yang menakutkan. Kursus ini memandu Anda langkah demi langkah melalui proses pelatihan, mengoptimalkan, dan menerapkan model di platform awan AWS. Melalui penjelasan tertulis yang jelas dan contoh kode praktis, Anda akan belajar bagaimana memanfaatkan layanan AWS untuk membangun pipa pembelajaran mesin yang dapat disesuaikan dan hemat biaya. Anda akan berpindah dari memahami konsep inti awan ke mengimplementasikan strategi deploymen dunia nyata. Apa yang Anda pelajari: - Mengerti konsep dasar machine learning dan arsitektur AWS SageMaker; - Melatih model secara efisien menggunakan algoritma built-in dan kontainer custom di AWS; - Optimalisasi kinerja model dan mengurangi biaya inferensi menggunakan tuning hyperparameter dan kompilasi model; - Deploy model ke produksi menggunakan titik akhir waktu nyata, batch transform, dan serverless options; - Implementasi praktik MLOps modern termasuk model monitoring dan deteksi data drift. Kursus dimulai dengan terminologi kunci dan layanan pembelajaran mesin AWS dasar. Anda akan maju melalui persiapan data, konfigurasi pelatihan, teknik optimasi, dan berbagai pola deploymen produksi. Kursus ini dirancang untuk insinyur pembelajaran mesin bercita-cita, ilmuwan data, dan pengembang yang baru untuk AWS. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam rekayasa awan yang diperlukan. Mulai membaca hari ini untuk menguasai siklus hidup machine learning di AWS.