هندسة تعلم الآلة على AWS: SageMaker وسير عمل MLOps

يمكن أن يكون الانتقال من تدريب نموذج تعلم آلة على جهازك المحلي إلى نشره في بيئة سحابية موثوقة وقابلة للتطوير قفزة شاقة. يسد هذا المساق هذه الفجوة من خلال تعريفك بهندسة تعلم الآلة القائمة على السحابة على AWS. ستتعلم كيفية أخذ النماذج المدربة، ونشرها في نقاط نهاية الإنتاج، وأتمتة دورة الحياة بأكملها. من خلال فهم مفاهيم السحابة الرئيسية وأفضل ممارسات MLOps، ستنتقل من عالم بيانات أو مطور إلى ممارس تعلم آلة سحابي قادر على إدارة أنظمة على مستوى الإنتاج. ما ستتعلمه: - فهم مفاهيم تعلم الآلة السحابية الأساسية وخدمات AWS الأساسية. - نشر نماذج تعلم الآلة إلى نقاط نهاية قابلة للتطوير باستخدام AWS SageMaker. - أتمتة سير عمل ومسارات تعلم الآلة باستخدام AWS Step Functions و Lambda. - تطبيق ممارسات MLOps الحديثة، بما في ذلك الحاويات الأساسية ومراقبة النماذج. - تكوين بنى استدلال بدون خادم آمنة وفعالة من حيث التكلفة للتنبؤات في الوقت الفعلي. بدءًا من المصطلحات الأساسية، ستتقدم عبر دروس نصية منظمة وأمثلة تعليمات برمجية ترشدك من نشر النموذج الأساسي إلى تنسيق مسارات مؤتمتة بالكامل. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين في هندسة السحابة، وعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى تشغيل نماذجهم، ومطوري البرمجيات الذين ينتقلون إلى أدوار تعلم الآلة، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في AWS. ابدأ القراءة اليوم لإتقان أساسيات هندسة تعلم الآلة السحابية الحديثة.