AWS SageMaker Kỹ thuật học máy cho người mới bắt đầu

Học máy đang biến đổi các ngành công nghiệp, nhưng chuyển các mô hình từ một máy tính bảng địa phương sang một môi trường đám mây đáng tin cậy có thể cảm thấy quá tải. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm dữ liệu cơ bản đến việc triển khai các đường ống học máy được quản lý đầy đủ, sản xuất. Qua các giải thích rõ ràng, các bước đi qua mã có cấu trúc và các bài tập thực tế, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để thiết kế, đào tạo và giám sát các ứng dụng thông minh trong đám mây. Bạn sẽ học được: - Hiểu cơ sở hạ tầng đám mây cốt lõi và các yếu tố cơ bản của học máy, bao gồm S3, IAM và dịch vụ AWS cơ bản. - Chuẩn bị và dọn dẹp dữ liệu bảng và không cấu trúc hiệu quả bằng cách sử dụng SageMaker DataWrangler. - Tạo và huấn luyện mô hình dự đoán tự động với SageMaker AutoPilot và các công cụ mã thấp như Sage Maker Canvas. - Thiết lập các điểm cuối học máy có thể mở rộng và tích hợp chúng với AWS Lambda cho suy luận thời gian thực. - Sử dụng SageMaker JumpStart để truy cập, tùy chỉnh và triển khai các mô hình nền tảng hiện đại cho các nhiệm vụ AI sinh sản. - Thực hiện các thực tiễn MLOps cơ bản, theo dõi hiệu suất mô hình và tự động hóa các luồng công việc để cải thiện liên tục. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản về đám mây và thuật ngữ học máy cốt lõi trước khi chuyển sang chuẩn bị dữ liệu và xây dựng mô hình tự động. Sau đó bạn sẽ tiến tới các chiến lược triển khai tiên tiến, tích hợp các công nghệ không máy chủ, và làm việc với các mô hình nền tảng hiện đại. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà khoa học dữ liệu tham vọng và các nhà phát triển đang tìm cách chuyển sang học máy dựa trên đám mây. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng hệ thống máy học dựa trên đám mây đầu tiên của bạn.