Gegevensvoorbereiding voor Generatieve AI met SageMaker Data Wrangler en Ground Truth

Gegevens van hoge kwaliteit vormen de basis van elk succesvol generatieve AI-systeem, maar het voorbereiden en labelen van die gegevens blijft een van de meest uitdagende onderdelen van de pipeline. Deze cursus leert je hoe je AWS SageMaker Data Wrangler en SageMaker Ground Truth kunt inzetten om je dataworkflows te stroomlijnen. Via heldere, schriftelijke uitleg en praktische stapsgewijze handleidingen stap je over van handmatige datamanipulatie naar geautomatiseerde, schaalbare gegevensvoorbereiding. Je leert hoe je ongestructureerde gegevens opschoont, human-in-the-loop-validatie orchestreert en datasets specifiek formatteert voor het trainen en fijn afstemmen van large language models. Wat je zult leren: Begrijp de fundamentele concepten van gegevensvoorbereiding en human-in-the-loop-validatie voor machine learning; Configureer SageMaker Data Wrangler om ongestructureerde tekstgegevens te importeren, op te schonen en te transformeren zonder complexe code te schrijven; Ontwerp datalabelingworkflows met behulp van SageMaker Ground Truth om hoogwaardige instructie-afstemmingsdatasets op te bouwen; Pas datakwaliteitscontroles en validatietechnieken toe om ervoor te zorgen dat je trainingsdata vrij is van bias en fouten; Bereid gespecialiseerde datasets voor voor generatieve AI-toepassingen, waaronder retrieval-augmented generation en prompt-response-formattering; Integreer menselijke feedbacklussen om de prestaties en veiligheid van het model continu te verbeteren. De cursus begint met essentiële definities en data engineering-fundamentals voordat je door stapsgewijze configuraties van Data Wrangler en Ground Truth wordt geleid. Je vordert van ruwe data-ingestie tot het implementeren van volledig voorbereide datasets die klaar zijn voor generatieve AI-training. Deze cursus is ontworpen voor aspirerende data engineers, AI-ontwikkelaars en cloud-enthousiastelingen die gegevensvoorbereiding op AWS willen beheersen. Er is geen prior ervaring met SageMaker of geavanceerde machine learning vereist, hoewel een basisvertrouwdheid met cloud-concepten handig is. Begin vandaag nog met het bouwen van robuuste datapiplines voor je AI-projecten.