AWS Machine Learning Engineering: SageMaker und MLOps-Workflows

Der Übergang vom Training eines Machine-Learning-Modells auf Ihrem lokalen Computer zur Bereitstellung in einer zuverlässigen, skalierbaren Cloud-Umgebung kann ein entmutigender Schritt sein.Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem Sie in das cloudbasierte Machine-learning-Engineering auf AWS eingeführt werden. Sie lernen, wie Sie trainierte Modelle nehmen, sie an Produktionsendpunkten bereitstellen und den gesamten Lebenszyklus automatisieren.Durch das Verständnis der wichtigsten Cloud-Konzepte und der Best Practices von MLOps werden Sie von einem Data Scientist oder Entwickler zu einem Cloud Machine Learning-Praktiker, der in der Lage ist, Systeme auf Produktionsniveau zu verwalten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Cloud-Machine-Learning-Konzepte und Kern-AWS-Services. - Stellen Sie maschinelle Lernmodelle mit AWS SageMaker auf skalierbaren Endpunkten bereit. - Automatisieren Sie Workflows und Pipelines für maschinelles Lernen mit AWS Step Functions und Lambda. - Implementieren Sie moderne MLOps-Praktiken, einschließlich grundlegender Containerisierung und Modellüberwachung. - Konfigurieren Sie sichere, kostengünstige serverlose Inferenzarchitekturen für Echtzeitvorhersagen. Beginnend mit der grundlegenden Terminologie lernen Sie in strukturierten Textlektionen und Codebeispielen, wie Sie von der grundsätzlichen Modellbereitstellung bis zur Orchestrierung vollständig automatisierter Pipelines vorgehen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Cloud-Engineering, Data Scientists, die ihre Modelle operationalisieren möchten, und Softwareentwickler, die in maschinelle Lernfunktionen übergehen, ohne dass vorherige AWS-Erfahrung erforderlich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Grundlagen der modernen Cloud-Engineering-Technologie für maschinelles Lernen zu erlernen.