Инженерное обеспечение машинного обучения AWS: рабочие процессы SageMaker и MLOps

Переход от обучения модели машинного обучения на локальном компьютере к ее развертыванию в надежной, масштабируемой облачной среде может быть огромным шагом. Этот курс поможет вам преодолеть этот разрыв, познакомив вас с облачной инженерией машинного образования на AWS. Вы узнаете, как использовать обученные модели, развертывать их на производственных конечных точках и автоматизировать весь жизненный цикл. Понимая ключевые концепции облака и передовые методы MLOps, вы перейдете от специалиста по данным или разработчика к практику облачного машинного обучения, способному управлять производственными системами. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций облачного машинного обучения и основных услуг AWS. - Разверните модели машинного обучения на масштабируемые конечные точки с помощью AWS SageMaker. - Автоматизировать рабочие процессы и конвейеры машинного обучения с помощью AWS Step Functions и Lambda. - Внедрение современных методов MLOps, включая базовую контейнеризацию и мониторинг моделей. - Настроить безопасные, экономически эффективные архитектуры вывода без сервера для прогнозов в реальном времени. Начиная с базовой терминологии, вы пройдете через уроки структурированного текста и примеры кода, которые помогут вам пройти путь от базового развертывания модели до организации полностью автоматизированных конвейеров. Этот курс предназначен для начинающих облачных инженеров, ученых, занимающихся обработкой данных, и разработчиков программного обеспечения, которые хотят перейти на роли машинного обучения, не требуя предыдущего опыта работы с AWS. Начните читать уже сегодня, чтобы освоить основы современной технологии облачного машинного обучения.