Обучение, оптимизация и развертывание моделей AWS

Перенос модели машинного обучения из локальной ноутбуки в надежную производственную среду может быть сложной задачей. Этот курс пошагово провождает вас через процесс обучения, оптимизации и развертывания моделей на облачной платформе AWS. С помощью четких письменных объяснений и практических примеров кода вы узнаете, как использовать услуги AWS для создания масштабируемых и экономичных конвейеров машинного обучения. Вы перейдете от понимания основных концепций облака к реализации реальных стратегий развертывания. Вы узнаете: - Основы машинного обучения и архитектуры AWS SageMaker; - Эффективное обучение моделей с использованием встроенных алгоритмов и пользовательских контейнеров на AWS; - Оптимизация производительности моделей и снижение затрат на выводы с помощью настройки гиперпараметров и компиляции моделей; - Развертывание моделей в производстве с использование конечных точек в реальном времени, - Внедрение современных методов MLOps, включая мониторинг моделей и обнаружение дрейфа данных. Курс начинается с ключевой терминологии и основных услуг машинного обучения AWS. Затем вы пройдете подготовку данных, настройки обучения, методы оптимизации и различные модели развертывания в производственных условиях. Этот курс предназначен для начинающих инженеров машинного обучения, ученых данных и разработчиков, которые впервые используют AWS. Не требуется предыдущий опыт работы в облаке. Начните читать уже сегодня, чтобы освоить жизненный цикл машинного обучения на AWS.