AWS SageMaker Machine Learning Engineering for Beginners

แมชชีนเลิร์นนิงกำลังพลิกโฉมวงการต่างๆ แต่อุปสรรคในการย้ายโมเดลจากโน้ตบุ๊กในเครื่องไปยังสภาพแวดล้อมคลาวด์ที่น่าเชื่อถือนั้นอาจทำให้รู้สึกหนักใจ หลักสูตรนี้มอบแนวทางทีละขั้นตอนที่ชัดเจนในการเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงบน AWS โดยใช้ SageMaker คุณจะเปลี่ยนผ่านจากการทำความเข้าใจแนวคิดข้อมูลพื้นฐานไปสู่การปรับใช้ท่อส่งข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิงระดับการผลิตที่จัดการอย่างเต็มรูปแบบ ผ่านคำอธิบายที่เป็นลายลักษณ์อักษรที่ชัดเจน การแนะนำโค้ดที่มีโครงสร้าง และแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติ คุณจะได้รับทักษะที่จำเป็นในการออกแบบ ฝึกฝน และตรวจสอบแอปพลิเคชันอัจฉริยะบนคลาวด์ สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์หลักและหัวใจสำคัญของแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึง S3, IAM และบริการพื้นฐานของ AWS - เตรียมและทำความสะอาดข้อมูลแบบตารางและข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ SageMaker DataWrangler - สร้างและฝึกฝนโมเดลการพยากรณ์โดยอัตโนมัติด้วย SageMaker AutoPilot และเครื่องมือโลว์โค้ดอย่าง SageMaker Canvas - ปรับใช้จุดสิ้นสุดแมชชีนเลิร์นนิงที่ปรับขนาดได้และบูรณาการเข้ากับ AWS Lambda เพื่อการอนุมานแบบเรียลไทม์ - ใช้ประโยชน์จาก SageMaker JumpStart เพื่อเข้าถึง ปรับแต่ง และปรับใช้โมเดลรากฐานล้ำสมัยสำหรับงาน Generative AI - ใช้วิธีปฏิบัติ MLOps ขั้นพื้นฐาน ติดตามประสิทธิภาพของโมเดล และทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยแนวคิดคลาวด์พื้นฐานและคำศัพท์แมชชีนเลิร์นนิงหลัก ก่อนที่จะก้าวไปสู่การเตรียมข้อมูลและการสร้างโมเดลอัตโนมัติ จากนั้นคุณจะก้าวไปสู่กลยุทธ์การปรับใช้ขั้นสูง การบูรณาการเทคโนโลยีไร้เซิร์ฟเวอร์ และการทำงานกับโมเดลรากฐานสมัยใหม่ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นระดับเริ่มต้น นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใฝ่ฝัน และนักพัฒนาที่ต้องการเปลี่ยนผ่านไปสู่แมชชีนเลิร์นนิงบนคลาวด์ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ด้าน AWS หรือแมชชีนเลิร์นนิงมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้เพื่อสร้างท่อส่งข้อมูลแมชชีนเลิร์นนิงบนคลาวด์ตัวแรกของคุณ