Szkolenia, optymalizacja i wdrażanie modeli AWS

Przeniesienie modelu uczenia maszynowego z lokalnego notebooka do niezawodnego środowiska produkcyjnego może być ogromnym wyzwaniem. Ten kurs krok po kroku przeprowadzi Cię przez proces szkolenia, optymalizacji i wdrażania modeli na platformie chmurowej AWS. Dzięki jasnym pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym przykładom kodu dowiesz się, jak wykorzystać usługi AWS do budowania skalowalnych i opłacalnych potoków uczenia maszynowego. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych koncepcji chmury do wdrażania strategii wdrażeniowych w świecie rzeczywistym. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego i architekturę AWS SageMaker; - Skutecznie trenuj modele za pomocą wbudowanych algorytmów i niestandardowych kontenerów na AWS; - Optymalizuj wydajność modelu i zmniejsz koszty wnioskowania za pomoca dostrajania hiperparametrów i kompilacji modelu; - Wdrażaj modele do produkcji za pomocę punktów końcowych w czasie rzeczywistym, - Wdrożyć nowoczesne praktyki MLOps, w tym monitorowanie modelu i wykrywanie dryfu danych. Kurs rozpoczyna się od kluczowej terminologii i podstawowych usług uczenia maszynowego AWS. Następnie przejdziesz przez przygotowanie danych, konfiguracje szkoleniowe, techniki optymalizacji i różne wzorce wdrażania produkcji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów uczenia maszynowego, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowi w AWS. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w inżynierii chmury. Zacznij czytać już dziś, aby opanować cykl życia uczenia maszynowego na AWS.