Treinamento, otimização e implantação de modelos da AWS

Levar um modelo de machine learning de um notebook local para um ambiente de produção confiável pode ser um desafio assustador. Este curso orienta você passo a passo pelo processo de treinamento, otimização e implantação de modelos na plataforma de nuvem da AWS. Por meio de explicações claras e escritas e exemplos práticos de código, você aprenderá a aproveitar os serviços da AWS para criar pipelines de machine learning escaláveis e econômicos. Você passará de entender os principais conceitos de nuvem para implementar estratégias de implantação do mundo real. O que você aprenderá: - Entenda os conceitos fundamentais de machine learning e a arquitetura do AWS SageMaker; - Treine modelos de forma eficiente usando algoritmos integrados e contêineres personalizados na AWS; - Otimize o desempenho do modelo e reduza os custos de inferência usando o ajuste de hiperparâmetros e a compilação de modelos; - Implantar modelos na produção usando endpoints em tempo real, - Implementar práticas modernas de MLOps, incluindo monitoramento de modelos e detecção de desvio de dados. O curso começa com a terminologia-chave e os serviços fundamentais de machine learning da AWS. Você progredirá através da preparação de dados, configurações de treinamento, técnicas de otimização e vários padrões de implantação de produção. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de machine learning, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos na AWS. Nenhuma experiência prévia em engenharia de nuvem é necessária. Comece a ler hoje mesmo para dominar o ciclo de vida do machine learning na AWS.