AWS Machine Learning Engineering: Model Development and SageMaker

De overgang van lokale machine learning-prototypes naar robuuste, productieklare cloudoplossingen vereist een gestructureerde aanpak voor de ontwikkeling van modellen. Deze tekstgebaseerde cursus leidt je door de kernconcepten van het ontwerpen van machine learning-systemen op AWS. Je verwerft de vaardigheden om de juiste algoritmen te selecteren, trainingstaken te configureren, de prestaties van modellen te optimaliseren en betrouwbare implementatiepijplijnen in de cloud op te zetten. Wat je zult leren: • Begrijp fundamentele AWS machine learning-services en kernarchitectuurpatronen. • Selecteer en configureer SageMaker-algoritmen voor uiteenlopende data science-taken. • Optimaliseer de prestaties van modellen met behulp van hyperparameter-tuning en gedistribueerde trainingstechnieken. • Implementeer modellen op productie-eindpunten met schaalbare, kosteneffectieve hostingopties. • Implementeer moderne MLOps-praktijken, waaronder modelmonitoring op drift en pijplijnautomatisering. • Oefen het evalueren van modelmetriek om voorspellingen van hoge kwaliteit in de loop van de tijd te garanderen. De cursus begint met essentiële terminologie, architectonische grondslagen en beveiligingsconcepten op AWS voordat wordt overgegaan op strategieën voor modeltraining, -tuning en -implementatie. Je leest gedetailleerde uitleg, analyseert architectuurpatronen en werkt door praktische scenario's die zijn ontworpen om je vaardigheden op te bouwen. Deze cursus is ontworpen voor aanstaande cloud engineers, developers en databeoefenaars die nieuw zijn met AWS machine learning-services, waarbij geen prior cloud-implementatie-ervaring is vereist. Begin vandaag met lezen om je fundament in AWS machine learning engineering op te bouwen.