इस कोर्स का भरपूर आनंद लिया। जिस तरह से जानकारी प्रस्तुत की गई थी वह उत्कृष्ट थी, और व्यावहारिक अनुप्रयोगों को प्रभावी ढंग से उजागर किया गया था। बहुत बढ़िया काम!
शुरुआती लोगों के लिए AWS SageMaker मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग
शून्य पूर्व क्लाउड अनुभव के साथ SageMaker, AutoPilot और Canvas का उपयोग करके AWS पर प्रोडक्शन-रेडी मशीन लर्निंग मॉडल बनाएं, प्रशिक्षित करें और तैनात करें।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
मशीन लर्निंग उद्योगों को बदल रही है, लेकिन मॉडल को स्थानीय नोटबुक से एक विश्वसनीय क्लाउड वातावरण में ले जाना भारी लग सकता है। यह पाठ्यक्रम SageMaker का उपयोग करके AWS पर मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग में महारत हासिल करने के लिए एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण मार्ग प्रदान करता है।
आप बुनियादी डेटा अवधारणाओं को समझने से लेकर पूरी तरह से प्रबंधित, प्रोडक्शन-ग्रेड मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को तैनात करने तक आगे बढ़ेंगे। स्पष्ट लिखित स्पष्टीकरणों, संरचित कोड वॉकथ्रू और व्यावहारिक अभ्यासों के माध्यम से, आप क्लाउड में बुद्धिमान अनुप्रयोगों को डिज़ाइन करने, प्रशिक्षित करने और मॉनिटर करने के लिए आवश्यक कौशल प्राप्त करेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- S3, IAM और बुनियादी AWS सेवाओं सहित कोर क्लाउड बुनियादी ढांचा और मशीन लर्निंग की आवश्यक बातें समझें।
- SageMaker DataWrangler का उपयोग करके सारणीबद्ध (tabular) और असंरचित डेटा को कुशलतापूर्वक तैयार और साफ़ करें।
- SageMaker AutoPilot और SageMaker Canvas जैसे लो-कोड टूल के साथ स्वचालित रूप से पूर्वानुमानित मॉडल बनाएं और प्रशिक्षित करें।
- स्केलेबल मशीन लर्निंग एंडपॉइंट्स को तैनात करें और वास्तविक समय के अनुमान (real-time inference) के लिए उन्हें AWS Lambda के साथ एकीकृत करें।
- जनरेटिव AI कार्यों के लिए अत्याधुनिक फाउंडेशन मॉडल तक पहुंचने, उन्हें अनुकूलित करने और तैनात करने के लिए SageMaker JumpStart का लाभ उठाएं।
- बुनियादी MLOps प्रथाओं को लागू करें, मॉडल के प्रदर्शन को ट्रैक करें और निरंतर सुधार के लिए वर्कफ़्लो को स्वचालित करें।
यह पाठ्यक्रम डेटा की तैयारी और स्वचालित मॉडल निर्माण में आगे बढ़ने से पहले मूलभूत क्लाउड अवधारणाओं और मुख्य मशीन लर्निंग शब्दावली से शुरू होता है। इसके बाद आप उन्नत तैनाती रणनीतियों, सर्वरलेस तकनीकों को एकीकृत करने और आधुनिक फाउंडेशन मॉडल के साथ काम करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे।
यह पाठ्यक्रम पूर्ण शुरुआती, महत्वाकांक्षी डेटा वैज्ञानिकों और क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग में परिवर्तन करने वाले डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है। किसी पूर्व AWS या मशीन लर्निंग अनुभव की आवश्यकता नहीं है।
अपनी पहली क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग पाइपलाइन बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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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 -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (6)
अच्छा परिचय। मैंने स्पष्ट चरणों की सराहना की, हालांकि बाद के कुछ मॉड्यूल में अधिक उदाहरणों का उपयोग किया जा सकता था।
मुझे खुशी है कि मैंने यह कोर्स किया। व्यावहारिक अनुप्रयोग बहुत मददगार थे, और समग्र संरचना शानदार थी।
काफी जानकारीपूर्ण। मुझे व्यावहारिक अनुप्रयोग उदाहरण पसंद आए, हालाँकि शुरुआती सेटअप में उम्मीद से ज़्यादा समय लगा।
शानदार सीखने का अनुभव। गति एकदम सही थी, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को अच्छी तरह से मजबूत किया। बहुत बढ़िया!
यह शानदार था। उदाहरण बहुत मददगार थे और उन्होंने अवधारणाओं को अच्छी तरह से समझाया। मुझे प्रेरित और सीखी हुई बातों को लागू करने के लिए तैयार महसूस हुआ।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
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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