SageMaker Data Wrangler और Ground Truth के साथ Generative AI के लिए डेटा तैयारी
संरचित, पाठ-आधारित सीखने के प्रारूप में SageMaker टूल का उपयोग करके generative AI मॉडल के लिए उच्च गुणवत्ता वाले डेटासेट तैयार करें, साफ़ करें और लेबल करें।
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इस कोर्स के बारे में
उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा किसी भी सफल generative AI सिस्टम की नींव होता है, फिर भी उस डेटा को तैयार करना और लेबल करना पाइपलाइन के सबसे चुनौतीपूर्ण हिस्सों में से एक है। यह पाठ्यक्रम आपको अपने डेटा वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के लिए AWS SageMaker Data Wrangler और SageMaker Ground Truth का लाभ उठाना सिखाता है। स्पष्ट, लिखित स्पष्टीकरण और व्यावहारिक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिकाओं के माध्यम से, आप मैन्युअल डेटा हेरफेर से स्वचालित, स्केलेबल डेटा तैयारी की ओर बढ़ेंगे। आप सीखेंगे कि असंरचित डेटा को कैसे साफ़ करें, ह्यूमन-इन-द-लूप वैलिडेशन का समन्वय कैसे करें, और बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित और फाइन-ट्यून करने के लिए विशेष रूप से डेटासेट को कैसे स्वरूपित करें। आप क्या सीखेंगे: मशीन लर्निंग के लिए डेटा तैयारी और ह्यूमन-इन-द-लूप वैलिडेशन की बुनियादी अवधारणाओं को समझें; जटिल कोड लिखे बिना असंरचित पाठ डेटा को आयात, साफ़ और रूपांतरित करने के लिए SageMaker Data Wrangler को कॉन्फ़िगर करें; उच्च-गुणवत्ता वाले निर्देश-ट्यूनिंग डेटासेट बनाने के लिए SageMaker Ground Truth का उपयोग करके डेटा लेबलिंग वर्कफ़्लो डिज़ाइन करें; यह सुनिश्चित करने के लिए डेटा गुणवत्ता जांच और सत्यापन तकनीकों को लागू करें कि आपका प्रशिक्षण डेटा पूर्वाग्रह और त्रुटियों से मुक्त है; जनरेटिव AI उपयोग के मामलों के लिए विशेष डेटासेट तैयार करें, जिसमें रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन और प्रॉम्प्ट-रिस्पॉन्स फ़ॉर्मैटिंग शामिल है; मॉडल के प्रदर्शन और सुरक्षा में लगातार सुधार करने के लिए मानव प्रतिक्रिया लूप को एकीकृत करें। यह पाठ्यक्रम Data Wrangler और Ground Truth के चरण-दर-चरण कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से मार्गदर्शन करने से पहले आवश्यक परिभाषाओं और डेटा इंजीनियरिंग बुनियादी बातों से शुरू होता है। आप कच्चे डेटा अंतर्ग्रहण से लेकर generative AI प्रशिक्षण के लिए तैयार पूरी तरह से तैयार डेटासेट तैनात करने तक की प्रगति करेंगे। यह पाठ्यक्रम उन महत्वाकांक्षी डेटा इंजीनियरों, AI डेवलपर्स और क्लाउड उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AWS पर डेटा तैयारी में महारत हासिल करना चाहते हैं। SageMaker या उन्नत मशीन लर्निंग के साथ पहले के अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि क्लाउड अवधारणाओं से बुनियादी परिचित होना मददगार है। आज ही अपने AI प्रोजेक्ट्स के लिए मजबूत डेटा पाइपलाइन बनाना शुरू करें।
कोर्स की सामग्री
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
3 घंटे व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
SageMaker Data Wrangler और Ground Truth के साथ Generative AI के लिए डेटा तैयारी
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
SageMaker Data Wrangler और Ground Truth के साथ Generative AI के लिए डेटा तैयारी
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
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मैं भुगतान कैसे करूँ? +
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क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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