AWS SageMaker Podstawy uczenia maszynowego

Skalowanie uczenia maszynowego ze środowiska lokalnego do chmury jest kluczową umiejętnością dla nowoczesnych specjalistów od danych.Ten kurs zapewnia jasną ścieżkę przez złożoność sztucznej inteligencji opartej na chmurze, ucząc Cię, jak zarządzać całym cyklem życia uczenia się maszyn w jednym ujednoliconym środowisku. Będziesz przechodzić od zrozumienia podstawowych ról w nauce o danych do zarządzania zaawansowaną infrastrukturą do opracowywania modeli na dużą skalę.Podążając za uporządkowanymi pisemnymi wyjaśnieniami, dowiesz się, jak obsługiwać przetwarzanie danych, szkolenie modeli i wdrażanie produkcji za pomocą standardowych narzędzi chmurowych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady sztucznej inteligencji i cyklu życia nauki o danych - Skonfiguruj środowisko SageMaker do przetwarzania danych i opracowywania modeli - Zastosuj techniki szkolenia, testowania i walidacji modeli przy użyciu infrastruktury chmury - Wdrażaj modele uczenia maszynowego jako skalowalne punkty końcowe dla rzeczywistych aplikacji - Ćwicz nowoczesne koncepcje MLOps, aby zautomatyzować i usprawnić przepływy pracy programistycznej - Poznaj integrację modeli podstawowych i generatywnych możliwości AI Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i koncepcji architektonicznych, zanim przejdziemy do praktycznych aspektów przetwarzania danych na dużą skalę i implementacji algorytmów.Przeczytasz szczegółowe przewodniki techniczne, które wyjaśniają, jak poruszać się po platformie i skutecznie zarządzać zasobami. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą wejść w dziedzinę nauki o danych opartych na chmurze; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z platformami uczenia maszynowego.