Soluzioni di Machine Learning AWS: Dal Ciclo di Vita all'MLOps

Costruire sistemi di machine learning di successo richiede più che semplicemente addestrare un modello; richiede un approccio strutturato all'intero ciclo di vita, dalla preparazione dei dati al monitoraggio della produzione. Questo corso ti guida nella progettazione, distribuzione e gestione di robuste soluzioni di machine learning su AWS. Passerai dalla comprensione della teoria di base del ML alla strutturazione di pipeline pronte per la produzione. Imparerai come selezionare i servizi AWS giusti per ogni fase del ciclo di vita dello sviluppo, valutare accuratamente le prestazioni del modello e implementare pratiche MLOps fondamentali per mantenere i tuoi sistemi in funzione senza problemi. Cosa imparerai: - Comprendere le fasi principali del ciclo di vita del machine learning, dall'ingestione dei dati alla distribuzione del modello. - Configurare i servizi AWS per archiviare dati, addestrare modelli e ospitare endpoint in modo efficiente. - Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave e selezionare i migliori algoritmi per le tue esigenze aziendali. - Applicare i moderni principi MLOps per automatizzare le pipeline e monitorare i modelli in produzione. - Esplorare i moderni paradigmi del machine learning, inclusi i pattern di integrazione per i modelli di fondazione. Il corso inizia con la terminologia essenziale e i concetti del ciclo di vita prima di guidarti attraverso guide scritte strutturate sull'addestramento del modello, la valutazione e l'automazione delle pipeline. Praticherai questi concetti attraverso revisioni concettuali ed esercizi scritti progettati per costruire la tua fiducia ingegneristica. Questo corso è progettato per aspiranti ingegneri cloud, sviluppatori e professionisti dei dati che sono nuovi al machine learning su AWS. Non è richiesta alcuna esperienza precedente di machine learning o architettura cloud. Inizia a costruire flussi di lavoro di machine learning scalabili e automatizzati oggi stesso.