AWS Makine Öğrenmesi Sistemleri için Depolama Temelleri

Başarılı makine öğrenmesi sistemleri oluşturmak, yalnızca modelleri eğitmeyi gerektirmez; yüksek performanslı ve güvenli bir veri depolama temeli gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, veri darboğazlarını önlemek ve eğitim işlem hatlarınızı verimli bir şekilde çalıştırmak için doğru AWS depolama çözümlerini seçme ve yapılandırma konusunda size rehberlik eder. Temel bulut depolama kavramlarını anlamaktan, makine öğrenmesi iş yüklerine özel olarak tasarlanmış sağlam veri mimarileri tasarlamaya geçeceksiniz. Öğrenecekleriniz: - Makine öğrenmesi işlem hatları bağlamında blok, dosya ve nesne depolama arasındaki temel farkları anlayın. - Yüksek verimli eğitim verisi teslimi ve güvenli erişim kontrolü için Amazon S3 kovalarını yapılandırın. - Yüksek performanslı dağıtılmış eğitim iş yüklerini desteklemek için Amazon EFS ve FSx for Lustre dağıtın. - Yaşam döngüsü politikaları, akıllı katmanlama ve veri sıkıştırma tekniklerini kullanarak depolama maliyetlerini optimize edin. - Hassas eğitim veri kümelerini korumak için modern veri sürüm oluşturma ve güvenlik en iyi uygulamalarını uygulayın. Bu kurs, depolama ilkeleri ve temel terminoloji ile başlar, ardından S3, EBS, EFS ve FSx için pratik yapılandırma stratejilerini inceler. Makine öğrenmesi yaşam döngüsünün her aşaması için doğru depolama katmanını seçmenize yardımcı olmak üzere tasarlanmış net mimari açıklamaları, yapılandırma örnekleri ve karar çerçeveleri okuyacaksınız. Bu kurs, AWS depolama altyapısında sağlam bir temel oluşturmak isteyen başlangıç seviyesi bulut mühendisleri, veri mühendisleri ve hevesli makine öğrenmesi uygulayıcıları için tasarlanmıştır. Önceden bulut depolama deneyimi gerekmez. AWS üzerinde daha hızlı, daha güvenli ve maliyet etkin makine öğrenmesi depolama mimarileri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.