Fondations AWS Machine Learning et MLOps

Alors que les organisations étendent leurs initiatives d'intelligence artificielle, la capacité de construire, déployer et maintenir des modèles de machine learning dans le cloud est plus critique que jamais. Ce cours vous introduit aux principes fondamentaux du machine learning et du MLOps sur AWS, comblant le fossé entre la science des données et l'ingénierie cloud. Grâce à des explications écrites claires et à des présentations architecturales pratiques, vous comprendrez comment concevoir et gérer des cycles de vie ML de bout en bout. Ce que vous apprendrez : Comprendre les concepts fondamentaux du machine learning, la terminologie et le paysage des services AI/ML d'AWS ; Configurer les pipelines d'ingestion, de prétraitement et de stockage de données à l'aide des services de données AWS ; Construire et entraîner des modèles de machine learning à l'aide de SageMaker et d'algorithmes intégrés ; Déployer des modèles vers des points de terminaison de production et gérer efficacement les charges de travail d'inférence ; Mettre en œuvre des pratiques MLOps de base, y compris la surveillance des modèles, le versionnement et l'automatisation des pipelines ; Explorer l'alignement fondamental avec les domaines d'examen AWS machine learning de niveau associé. Le programme commence par les définitions essentielles du machine learning et les bases du cloud avant de passer à la préparation des données, à l'entraînement des modèles, aux stratégies de déploiement et aux meilleures pratiques opérationnelles. Ce cours est conçu pour les futurs ingénieurs cloud, les scientifiques des données et les développeurs qui débutent avec les services ML d'AWS et souhaitent acquérir une solide compréhension fondamentale sans aucune expérience préalable du cloud. Commencez à lire dès aujourd'hui pour libérer le potentiel du machine learning à l'échelle du cloud.