AWS Machine Learning Engineering: Model Development and SageMaker

Việc chuyển đổi từ các nguyên mẫu học máy cục bộ sang các giải pháp đám mây cấp độ sản xuất, mạnh mẽ đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc đối với quá trình phát triển mô hình. Khóa học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các khái niệm cốt lõi về kỹ thuật hệ thống học máy trên AWS. Bạn sẽ có được các kỹ năng để lựa chọn các thuật toán phù hợp, cấu hình các tác vụ huấn luyện, tối ưu hóa hiệu suất mô hình và thiết lập các đường ống triển khai đáng tin cậy trên đám mây. Những gì bạn sẽ học: • Hiểu các dịch vụ học máy nền tảng của AWS và các mẫu kiến trúc cốt lõi. • Lựa chọn và cấu hình các thuật toán SageMaker cho các tác vụ khoa học dữ liệu đa dạng. • Tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng kỹ thuật tinh chỉnh siêu tham số và huấn luyện phân tán. • Triển khai các mô hình tới các điểm cuối sản xuất bằng cách sử dụng các tùy chọn lưu trữ có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí. • Triển khai các phương pháp MLOps hiện đại, bao gồm giám sát mô hình để phát hiện độ lệch và tự động hóa đường ống. • Thực hành đánh giá các chỉ số của mô hình để đảm bảo các dự đoán chất lượng cao theo thời gian. Khóa học bắt đầu với thuật ngữ thiết yếu, nền tảng kiến trúc và các khái niệm bảo mật trên AWS trước khi chuyển sang các chiến lược huấn luyện, tinh chỉnh và triển khai mô hình. Bạn sẽ đọc các giải thích chi tiết, phân tích các mẫu kiến trúc và làm việc qua các tình huống thực tế được thiết kế để xây dựng kỹ năng của bạn. Khóa học này được thiết kế dành cho các kỹ sư đám mây đầy tham vọng, nhà phát triển và người hành nghề dữ liệu mới làm quen với các dịch vụ học máy của AWS, không yêu cầu kinh nghiệm triển khai đám mây trước đó. Hãy bắt đầu đọc ngày hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong kỹ thuật học máy AWS.