AWS Machine Learning Engineering: Pembangunan Model dan SageMaker

Peralihan daripada prototaip pembelajaran mesin tempatan kepada penyelesaian awan gred pengeluaran yang kukuh memerlukan pendekatan berstruktur untuk pembangunan model. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda melalui konsep teras kejuruteraan sistem pembelajaran mesin pada AWS. Anda akan memperoleh kemahiran untuk memilih algoritma yang betul, mengkonfigurasi tugasan latihan, mengoptimumkan prestasi model, dan menetapkan saluran paip penempatan yang boleh dipercayai di dalam awan. Perkara yang akan anda pelajari: • Memahami perkhidmatan pembelajaran mesin AWS asas dan corak seni bina teras. • Pilih dan konfigurasikan algoritma SageMaker untuk pelbagai tugas sains data. • Mengoptimumkan prestasi model menggunakan penalaan hiperparameter dan teknik latihan teragih. • Letupkan model ke titik akhir pengeluaran menggunakan pilihan pengehosan yang boleh skala dan kos efektif. • Laksanakan amalan MLOps moden, termasuk pemantauan model untuk hanyutan dan automasi saluran paip. • Amalkan penilaian metrik model untuk memastikan ramalan berkualiti tinggi dari semasa ke semasa. Kursus ini bermula dengan terminologi penting, asas seni bina, dan konsep keselamatan pada AWS sebelum beralih kepada strategi latihan model, penalaan, dan penempatan. Anda akan membaca penjelasan terperinci, menganalisis corak seni bina, and bekerja melalui senario praktikal yang direka bentuk untuk membina kemahiran anda. Kursus ini direka bentuk untuk jurutera awan, pembangun, dan pengamal data yang bercita-cita tinggi yang baharu kepada perkhidmatan pembelajaran mesin AWS, tanpa memerlukan pengalaman penempatan awan sebelum ini. Mulakan membaca hari ini untuk membina asas anda dalam kejuruteraan pembelajaran mesin AWS.