Preparazione dei dati per l'IA generativa con SageMaker Data Wrangler e Ground Truth

I dati di alta qualità sono la base di qualsiasi sistema di IA generativa di successo, eppure la preparazione e l'etichettatura di tali dati rimangono una delle parti più impegnative della pipeline. Questo corso ti insegna come sfruttare AWS SageMaker Data Wrangler e SageMaker Ground Truth per ottimizzare i tuoi flussi di lavoro sui dati. Attraverso chiare spiegazioni scritte e guide pratiche passo-passo, passerai dalla manipolazione manuale dei dati a una preparazione dei dati automatizzata e scalabile. Imparerai a pulire dati non strutturati, a orchestrare la validazione con intervento umano (human-in-the-loop) e a formattare i dataset specificamente per l'addestramento e il fine-tuning di large language models. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali della preparazione dei dati e della validazione human-in-the-loop per il machine learning; Configurare SageMaker Data Wrangler per importare, pulire e trasformare dati di testo non strutturati senza scrivere codice complesso; Progettare flussi di lavoro di etichettatura dei dati utilizzando SageMaker Ground Truth per costruire dataset di instruction-tuning di alta qualità; Applicare controlli di qualità dei dati e tecniche di validazione per garantire che i tuoi dati di addestramento siano privi di bias ed errori; Preparare dataset specializzati per casi d'uso di IA generativa, inclusi la generazione aumentata da recupero (RAG) e la formattazione prompt-risposta; Integrare cicli di feedback umano per migliorare continuamente le prestazioni e la sicurezza del modello. Il corso inizia con definizioni essenziali e fondamenti di ingegneria dei dati prima di guidarti attraverso configurazioni passo-passo di Data Wrangler e Ground Truth. Passerai dall'acquisizione di dati grezzi al deployment di dataset completamente preparati e pronti per l'addestramento di IA generativa. Questo corso è progettato per aspiranti data engineer, sviluppatori di IA e appassionati di cloud che desiderano padroneggiare la preparazione dei dati su AWS. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con SageMaker o machine learning avanzato, sebbene sia utile una minima familiarità con i concetti di cloud. Inizia oggi stesso a costruire robuste pipeline di dati per i tuoi progetti di IA.