SageMaker Data WranglerとGround Truthを使用した生成AI向けデータ準備

高品質なデータは成功する生成AIシステムの基盤ですが、そのデータの準備とラベル付けはパイプラインの中で最も困難な作業の一つです。このコースでは、AWS SageMaker Data WranglerとSageMaker Ground Truthを活用してデータワークフローを効率化する方法を学びます。明確なテキストによる解説と実践的なステップバイステップのガイドを通じて、手動によるデータ操作から自動化されたスケーラブルなデータ準備へと移行できます。非構造化データのクレンジング、ヒューマン・イン・ザ・ループによる検証のオーケストレーション、大規模言語モデルのトレーニングおよびファインチューニング用に特化したデータセットのフォーマット方法を習得します。学習内容：機械学習におけるデータ準備とヒューマン・イン・ザ・ループ検証の基本概念の理解、複雑なコードを書かずに非構造化テキストデータをインポート、クレンジング、変換するためのSageMaker Data Wranglerの設定、高品質な指示チューニング用データセットを構築するためのSageMaker Ground Truthを使用したデータラベル付けワークフローの設計、トレーニングデータに偏りやエラーがないことを確認するためのデータ品質チェックと検証手法の適用、検索拡張生成（RAG）やプロンプト・応答のフォーマットを含む生成AIのユースケースに向けた特化型データセットの準備、モデルのパフォーマンスと安全性を継続的に改善するための人間のフィードバックループの統合。本コースは、重要な定義とデータエンジニアリングの基礎から始まり、Data WranglerとGround Truthのステップバイステップの設定へと進みます。生データの取り込みから、生成AIのトレーニングに向けて完全に準備されたデータセットのデプロイまで段階的に学習します。このコースは、AWSでのデータ準備を習得したいデータエンジニアを目指す方、AI開発者、クラウド愛好家向けに設計されています。SageMakerや高度な機械学習に関する事前の経験は必要ありませんが、クラウドの概念に関する基本的な知識があると役立ちます。今すぐAIプロジェクト向けの堅牢なデータパイプラインの構築を始めましょう。