AWS-modeltraining, -optimalisatie en -implementatie

Het kan een enorme uitdaging zijn om een machine learning-model van een lokaal notebook naar een betrouwbare productieomgeving te verplaatsen. Deze cursus leidt u stap voor stap door het proces van het trainen, optimaliseren en implementeren van modellen op het AWS-cloudplatform. Door middel van duidelijke schriftelijke uitleg en praktische codevoorbeelden leert u hoe u AWS-services kunt gebruiken om schaalbare en kosteneffectieve machine learning-pijpleidingen te bouwen. U gaat van het begrijpen van kernconcepten van de cloud naar het implementeren van implementatiestrategieën in de praktijk. Wat je leert: - Begrijp fundamentele machine learning-concepten en AWS SageMaker-architectuur; - Train modellen efficiënt met behulp van ingebouwde algoritmen en aangepaste containers op AWS; - Optimaliseer modelprestaties en verlaag inferentiekosten met betrekking tot het gebruik van hyperparametertuning en modelcompilatie; - Implementeer modellen in productie met be - Implementeer moderne MLOps-praktijken, waaronder modelbewaking en detectie van gegevensafwijkingen. De cursus begint met belangrijke terminologie en fundamentele AWS machine learning-services. Vervolgens gaat u verder met gegevensvoorbereiding, trainingsconfiguraties, optimalisatietechnieken en verschillende productie-implementatiepatronen. Deze cursus is bedoeld voor aspirant-machine learning-ingenieurs, datawetenschappers en ontwikkelaars die nieuw zijn voor AWS. Er is geen eerdere ervaring met cloud-engineering vereist. Begin vandaag nog met lezen om de levenscyclus van machine learning op AWS onder de knie te krijgen.