AWS Machine Learning-Lösungen: Vom Lebenszyklus bis zu MLOps

Der Aufbau erfolgreicher Machine-Learning-Systeme erfordert mehr als nur das Training eines Modells. Es ist ein strukturierter Ansatz für den gesamten Lebenszyklus erforderlich, von der Datenvorbereitung bis zur Produktionsüberwachung. Dieser Kurs führt Sie durch das Entwerfen, Bereitstellen und Verwalten robuster Machine-learning-Lösungen auf AWS. Sie lernen, wie Sie die richtigen AWS-Services für jede Phase des Entwicklungslebenszyklus auswählen, die Modellleistung genau bewerten und grundlegende MLOps-Verfahren implementieren, um Ihre Systeme reibungslos laufen zu lassen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernphasen des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der Datenaufnahme bis zur Modellbereitstellung. - Konfigurieren Sie AWS-Services, um Daten zu speichern, Modelle zu trainieren und Endpunkte effizient zu hosten. - Bewerten Sie die Modellleistung anhand von Schlüsselmetriken und wählen Sie die besten Algorithmen für Ihre Geschäftsanforderungen aus. - Wenden Sie moderne MLOps-Prinzipien an, um Pipelines zu automatisieren und Modelle in der Produktion zu überwachen. - Erkunden Sie moderne Paradigmen für maschinelles Lernen, einschließlich Integrationsmuster für Grundlagenmodelle. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und den Lebenszykluskonzepten. Anschließend werden Sie durch strukturierte schriftliche Anleitungen zu Modelltraining, Auswertung und Pipeline-Automatisierung geführt. Sie üben diese Konzepte durch konzeptionelle Überprüfungen und schriftlichen Übungen, die darauf ausgerichtet sind, Ihr technisches Selbstvertrauen zu stärken. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Cloud-Ingenieure, Entwickler und Datenexperten, die sich noch nicht mit Machine Learning auf AWS auskennen.Vorkenntnisse in Machine Learning oder Cloud-Architektur sind nicht erforderlich. Erstellen Sie noch heute skalierbare, automatisierte Machine-Learning-Workflows.