AWS SageMaker Cơ bản cho học máy

Định mức học máy từ môi trường địa phương đến đám mây là một kỹ năng quan trọng cho các chuyên gia dữ liệu hiện đại. Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng thông qua sự phức tạp của AI dựa trên đám mờ, dạy bạn cách quản lý toàn bộ chu kỳ học máy trong một môi trường thống nhất. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các vai trò khoa học dữ liệu cơ bản sang quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp cho việc phát triển mô hình quy mô lớn. Bằng cách theo dõi các giải thích có cấu trúc, bạn sẽ học cách xử lý dữ kiện, huấn luyện mô hình, và triển khai sản xuất bằng cách sử dụng các công cụ đám mây tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo và chu kỳ sống khoa học dữ liệu - Cấu hình môi trường SageMaker để xử lý dữ liệu và phát triển mô hình - Apply model training, testing, and validation techniques using cloud infrastructure - Thiết lập mô hình học máy như điểm cuối có thể mở rộng cho các ứng dụng thực tế - Thực hành các khái niệm MLOps hiện đại để tự động hóa và tối ưu hóa các công việc phát triển - Tìm hiểu sự tích hợp của các mô hình nền tảng và khả năng AI sinh sản Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và các khái niệm kiến trúc trước khi chuyển sang các thực tiễn của xử lý dữ liệu quy mô lớn và triển khai thuật toán. Bạn sẽ đọc qua các hướng dẫn kỹ thuật chi tiết giải thích cách định hướng nền tảng và quản lý tài nguyên một cách hiệu quả. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn tham gia lĩnh vực khoa học dữ liệu dựa trên đám mây; không cần kinh nghiệm trước đó với nền tảng học máy. Bắt đầu xây dựng kỹ năng học máy đám mờ của bạn ngay hôm nay.