Ingegneria di AWS Machine Learning: sviluppo di modelli e SageMaker

La transizione da prototipi di machine learning locali a soluzioni cloud robuste e di livello di produzione richiede un approccio strutturato allo sviluppo dei modelli.Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali dell'ingegneria dei sistemi di machine Learning su AWS. Acquisirai le competenze necessarie per selezionare i giusti algoritmi, configurare i processi di addestramento, ottimizzare le prestazioni dei modelli e stabilire pipeline di distribuzione affidabili nel cloud.Cosa imparerai: • Comprendere i servizi di machine learning di base di AWS e i modelli architettonici principali. • Selezionare e configurare gli algoritmi SageMaker per diverse attività di data science. • Ottimizzare le prestazioni del modello utilizzando la regolazione iperparametrica e le tecniche di addestramento distribuito. • Implementare pratiche MLOps moderne, tra cui il monitoraggio del modello per l'automazione della deriva e della pipeline. Il corso inizia con la terminologia essenziale, i fondamenti dell'architettura e i concetti di sicurezza su AWS prima di passare a strategie di addestramento, ottimizzazione e distribuzione del modello.Leggerai spiegazioni dettagliate, analizzerai modelli architettonici e lavorerai attraverso scenari pratici progettati per sviluppare le tue abilità. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri cloud, sviluppatori e professionisti dei dati che sono nuovi ai servizi di apprendimento automatico di AWS, senza che sia richiesta alcuna esperienza precedente nella distribuzione del cloud.