Introduzione a SageMaker e al Ciclo di Vita del Machine Learning

La transizione dei modelli di machine learning da ambienti locali a infrastrutture cloud scalabili può sembrare opprimente. Questo corso completo, solo testuale, ti guida attraverso l'intero ciclo di vita del machine learning utilizzando SageMaker su AWS, mostrandoti come creare, addestrare e distribuire modelli con sicurezza. Inizierai con la terminologia chiave e i concetti cloud fondamentali prima di approfondire i flussi di lavoro pratici. Leggendo spiegazioni strutturate ed esempi di codice chiari, imparerai come gestire i dati, ottimizzare i processi di addestramento e mantenere i modelli in produzione. Cosa imparerai: - Comprendere le fasi principali del ciclo di vita del machine learning e i principi moderni di MLOps - Preparare e pulire set di dati utilizzando strumenti di elaborazione dati cloud integrati - Addestrare e ottimizzare modelli di machine learning in modo efficiente utilizzando risorse di calcolo cloud scalabili - Distribuire modelli addestrati in endpoint pronti per la produzione per previsioni in tempo reale e batch - Monitorare le prestazioni del modello e rilevare il data drift in ambienti live - Implementare pipeline di automazione di base per semplificare i flussi di lavoro di machine learning Questo corso è pensato per principianti, sviluppatori e aspiranti data scientist che desiderano apprendere flussi di lavoro di machine learning basati su cloud. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa di cloud engineering. Inizia a leggere oggi stesso per creare e distribuire il tuo primo modello di machine learning cloud-native.