Подготовка данных для генеративного ИИ с помощью SageMaker Data Wrangler и Ground Truth

Высококачественные данные — это основа любой успешной системы генеративного ИИ, однако подготовка и разметка этих данных остаются одними из самых сложных этапов конвейера. Этот курс научит вас использовать AWS SageMaker Data Wrangler и SageMaker Ground Truth для оптимизации рабочих процессов с данными. Благодаря понятным письменным объяснениям и практическим пошаговым руководствам вы перейдете от ручной обработки данных к автоматизированной и масштабируемой подготовке. Вы узнаете, как очищать неструктурированные данные, организовывать валидацию с участием человека (human-in-the-loop) и форматировать наборы данных специально для обучения и тонкой настройки больших языковых моделей. Чему вы научитесь: понимать базовые концепции подготовки данных и валидации с участием человека для машинного обучения; настраивать SageMaker Data Wrangler для импорта, очистки и трансформации неструктурированных текстовых данных без написания сложного кода; проектировать рабочие процессы разметки данных с помощью SageMaker Ground Truth для создания высококачественных наборов данных для обучения по инструкциям; применять проверки качества данных и методы валидации, чтобы убедиться в отсутствии предвзятости и ошибок в обучающих данных; подготавливать специализированные наборы данных для сценариев использования генеративного ИИ, включая дополненную извлечением генерацию (RAG) и форматирование «запрос-ответ»; интегрировать циклы обратной связи с человеком для постоянного улучшения производительности и безопасности модели. Курс начинается с основных определений и основ инженерии данных, а затем переводит вас к пошаговой настройке Data Wrangler и Ground Truth. Вы пройдете путь от приема необработанных данных до развертывания полностью подготовленных наборов данных, готовых к обучению генеративного ИИ. Курс предназначен для начинающих дата-инженеров, ИИ-разработчиков и энтузиастов облачных технологий, которые хотят освоить подготовку данных на AWS. Предварительный опыт работы с SageMaker или углубленного машинного обучения не требуется, хотя базовое знакомство с концепциями облачных вычислений будет полезным. Начните создавать надежные конвейеры данных для своих ИИ-проектов уже сегодня.