AWS Machine Learning Engineering: SageMaker en MLOps-werkstromen

De overgang van het trainen van een machine learning-model op uw lokale machine naar het implementeren ervan in een betrouwbare, schaalbare cloudomgeving kan een ontmoedigende sprong zijn.Deze cursus overbrugt die kloof door u kennis te laten maken met cloudgebaseerde machine learning engineering op AWS. U leert hoe u getrainde modellen kunt gebruiken, deze kunt implementeren op productie-eindpunten en de hele levenscyclus kunt automatiseren.Door de belangrijkste cloudconcepten en MLOps-best practices te begrijpen, maakt u de overgang van een datawetenschapper of ontwikkelaar naar een cloudmachine learning-beoefenaar die in staat is om productiesystemen te beheren. Wat je leert: - Begrijp fundamentele cloud machine learning-concepten en kern AWS-services. - Implementeer machine learning-modellen op schaalbare eindpunten met behulp van AWS SageMaker. - Automatiseer machine learning-workflows en pijpleidingen met behulp van AWS Step Functions en Lambda. - Implementeer moderne MLOps-praktijken, inclusief basiscontainerisatie en modelbewaking. - Configureer veilige, kosteneffectieve serverloze inferentiearchitecturen voor realtime voorspellingen. U begint met de essentiële terminologie en gaat verder met gestructureerde tekstlessen en codevoorbeelden die u begeleiden van de basismodelimplementatie tot het orkestreren van volledig geautomatiseerde pijplijnen. Deze cursus is bedoeld voor beginners in cloud-engineering, datawetenschappers die hun modellen willen operationaliseren en softwareontwikkelaars die overstappen naar machine learning-rollen, waarvoor geen eerdere AWS-ervaring vereist is. Begin vandaag nog met lezen om de basisprincipes van moderne machine learning-engineering in de cloud onder de knie te krijgen.