Решения AWS для машинного обучения: от жизненного цикла до MLOp

Для создания успешных систем машинного обучения требуется не только обучение модели, но и структурированный подход ко всему жизненному циклу, от подготовки данных до мониторинга производства. Этот курс поможет вам разработать, развернуть и управлять надежными решениями машинного образования на AWS. Вы научитесь выбирать нужные услуги AWS для каждого этапа жизненного цикла разработки, точно оценивать производительность модели и внедрять основные методы MLOps, чтобы ваши системы работали гладко. Что вы узнаете: - Понимание основных этапов жизненного цикла машинного обучения, от ввода данных до развертывания модели. - Настройте службы AWS для эффективного хранения данных, тренировочных моделей и конечных точек. - Оценить производительность модели с помощью ключевых показателей и выбрать лучшие алгоритмы для ваших бизнес-потребностей. - Применять современные принципы MLOps для автоматизации конвейеров и моделей мониторинга в производстве. - Изучите современные парадигмы машинного обучения, включая интеграционные шаблоны для моделей фундамента. Курс начинается с основных терминов и концепций жизненного цикла, а затем вы пройдете структурированные письменные руководства по обучению моделей, оценке и автоматизации конвейера. Вы будете практиковать эти концепции посредством концептуальных обзоров и письменных упражнений, предназначенных для повышения уверенности в себе. Этот курс предназначен для начинающих инженеров, разработчиков и специалистов по обработке данных, которые только начинают работать с машинным обучением на AWS. Не требуется предыдущий опыт работы с машинными обучением или облачной архитектурой. Начните создавать масштабируемые автоматизированные рабочие процессы машинного обучения уже сегодня.