AWS Makine Öğrenme Çözümleri: Yaşam Döngüsünden MLOp'lara

Başarılı makine öğrenimi sistemleri inşa etmek sadece bir modeli eğitmekten daha fazlasını gerektirir; veri hazırlığından üretim izlemelerine kadar tüm yaşam döngüsüne yapısal bir yaklaşım gerektiriyor.Bu kurs AWS üzerinde sağlam makine eğitim çözümlerinin tasarımı, dağıtımı ve yönetimi boyunca size rehberlik eder. Temel ML teorisini anlamaktan üretim hazır boru hatlarını yapılandırmaya geçiş yapacaksınız. Geliştirme yaşam döngüsünün her safhası için doğru AWS hizmetlerini nasıl seçeceğinizi, model performansını doğru şekilde değerlendireceğinizi ve sistemlerinizin sorunsuz çalışmasını sağlamak için temel MLOps uygulamalarını nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel aşamalarını anlamak, veri alımından model dağıtımına kadar. - AWS hizmetlerini veri depolama, tren modelleri ve host son noktalarını verimli bir şekilde ayarlayın. - Model performansını anahtar metriklerle değerlendirin ve iş ihtiyaçlarınız için en iyi algoritmaları seçin. - Modern MLOps ilkelerini boru hatlarını otomatikleştirmek ve üretimde modelleri izlemek için uygulayın. - Temeller için entegrasyon paternleri de dahil olmak üzere modern makine öğrenme paradigmalarını keşfedin. Kurs temel terminoloji ve yaşam döngüsü kavramlarıyla başlar ve daha sonra model eğitimi, değerlendirme ve boru hattı otomasyonu hakkındaki yapısal yazılı kılavuzları size gösterir.Bu kavramları kavramsal incelemeler ve mühendislik güveninizi artırmak için tasarlanmış yazılı egzersizler yoluyla uygulayacaksınız. Bu kurs, AWS'de makine öğrenimine yeni başlayan umut vadeden bulut mühendisleri, geliştiriciler ve veri uzmanları için tasarlanmıştır. Önceden makine eğitimi veya bulut mimarisi deneyimi gerekmez. Ölçeklenebilir, otomatik makine öğrenimi çalışma akışlarını bugün oluşturmaya başlayın.