Przygotowanie danych dla generatywnej sztucznej inteligencji przy użyciu SageMaker Data Wrangler i Ground Truth

Wysokiej jakości dane są fundamentem każdego udanego systemu generatywnej sztucznej inteligencji, jednak przygotowanie i etykietowanie tych danych pozostaje jedną z najtrudniejszych części potoku przetwarzania. Ten kurs uczy, jak wykorzystać AWS SageMaker Data Wrangler i SageMaker Ground Truth do usprawnienia przepływów pracy z danymi. Poprzez jasne, pisemne wyjaśnienia i praktyczne przewodniki krok po kroku przejdziesz od manualnej manipulacji danymi do zautomatyzowanego, skalowalnego przygotowywania danych. Dowiesz się, jak czyścić dane nieustrukturyzowane, koordynować walidację z udziałem człowieka w pętli oraz formatować zestawy danych specjalnie pod kątem treningu i dostrajania dużych modeli językowych. Czego się nauczysz: Zrozum podstawowe pojęcia związane z przygotowaniem danych i walidacją z udziałem człowieka na potrzeby uczenia maszynowego; Skonfiguruj SageMaker Data Wrangler do importowania, czyszczenia i transformowania nieustrukturyzowanych danych tekstowych bez pisania skomplikowanego kodu; Zaprojektuj przepływy pracy etykietowania danych przy użyciu SageMaker Ground Truth, aby budować wysokiej jakości zestawy danych do dostrajania instrukcji; Zastosuj kontrole jakości danych i techniki walidacji, aby upewnić się, że Twoje dane treningowe są wolne od uprzedzeń i błędów; Przygotuj wyspecjalizowane zestawy danych dla przypadków użycia generatywnej sztucznej inteligencji, w tym generowanie wzbogacone o pobieranie danych i formatowanie zapytań z odpowiedziami; Zintegruj pętle opinii ludzkich w celu ciągłego poprawiania wydajności i bezpieczeństwa modelu. Kurs rozpoczyna się od niezbędnych definicji i podstaw inżynierii danych, zanim poprowadzi Cię przez konfiguracje krok po kroku dla Data Wrangler i Ground Truth. Przejdziesz od pozyskiwania surowych danych do wdrażania w pełni przygotowanych zestawów danych gotowych do treningu generatywnej sztucznej inteligencji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów danych, deweloperów AI i entuzjastów chmury, którzy chcą opanować przygotowywanie danych w AWS. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z SageMaker czy zaawansowanym uczeniem maszynowym, choć podstawowa znajomość pojęć chmurowych będzie pomocna. Zacznij budować niezawodne potoki danych dla swoich projektów AI już dziś.