AWS Machine Learning Engineering: Model Development and SageMaker

Yerel makine öğrenimi prototiplerinden sağlam, prodüksiyon seviyesinde bulut çözümlerine geçiş, model geliştirmeye yönelik yapılandırılmış bir yaklaşım gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, AWS'de makine öğrenimi sistemleri tasarlamanın temel kavramları konusunda size rehberlik eder. Doğru algoritmaları seçme, eğitim işlerini yapılandırma, model performansını optimize etme ve bulutta güvenilir dağıtım hatları kurma becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksiniz: • Temel AWS makine öğrenimi hizmetlerini ve çekirdek mimari kalıplarını anlayın. • Çeşitli veri bilimi görevleri için SageMaker algoritmalarını seçin ve yapılandırın. • Hiperparametre optimizasyonu ve dağıtık eğitim tekniklerini kullanarak model performansını optimize edin. • Ölçeklenebilir, maliyet etkin barındırma seçeneklerini kullanarak modelleri prodüksiyon uç noktalarına dağıtın. • Sapma için model izleme ve pipeline otomasyonu dahil olmak üzere modern MLOps uygulamalarını hayata geçirin. • Zaman içinde yüksek kaliteli tahminler sağlamak için model metriklerini değerlendirme alıştırmaları yapın. Kurs, model eğitimi, ince ayar ve dağıtım stratejilerine geçmeden önce AWS'deki temel terminolojiyi, mimari temelleri ve güvenlik kavramlarını ele alır. Becerilerinizi geliştirmek için tasarlanmış pratik senaryolar üzerinde çalışırken, ayrıntılı açıklamaları okuyacak ve mimari kalıpları analiz edeceksiniz. Bu kurs; AWS makine öğrenimi hizmetlerinde yeni olan ve önceden bulut dağıtım deneyimi gerekmeyen, geleceğin bulut mühendisleri, geliştiricileri ve veri pratisyenleri için tasarlanmıştır. AWS machine learning engineering alanındaki temelinizi oluşturmak için bugün okumaya başlayın.