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LERNPFAD

Daten-Wissenschaftler

Was ist ein Daten-Wissenschaftler?

Daten-Wissenschaftler überspannen sowohl die geschäftliche als auch die technische Welt mit einer tiefen Datenanalyse, um spezifische Ergebnisse zu erzielen. Im Bereich des Machine Learning (ML) entwerfen und bauen Daten-Wissenschaftler Modelle aus Daten, erstellen und arbeiten an Algorithmen und schulen Modelle, um Geschäftsziele vorherzusagen und zu erreichen.

Was werde ich lernen?

Die traditionelle ML-Entwicklung ist ein komplexer, teurer, iterativer Prozess, der noch schwieriger wird, weil es keine integrierten Werkzeuge für den gesamten ML-Workflow gibt, um Modelle maßstabsgetreu zu bauen, zu schulen und einzusetzen. In diesem Pfad lernen Sie, den gesamten ML-Workflow mit Amazon SageMaker schnell zu erledigen und Ihre Modelle mit hoher Genauigkeit und niedrigen Kosten vom Konzept bis zur Produktion zu bringen.

Erstellen von ML-Modellen

Mit Amazon SageMaker ist es ganz einfach, große ML-Modelle zu entwickeln und für das Training vorzubereiten. Die Anwendung bietet alles Notwendige, um Trainingsdaten zu kennzeichnen, um auf Notebooks zuzugreifen und sie gemeinsam zu nutzen und um die integrierten Algorithmen und Frameworks zu verwenden.

Schulung von ML-Modellen

Amazon SageMaker hilft Ihnen bei der Schulung von ML-Modellen, indem es Ihnen alles zur Verfügung stellt, was Sie zum Schulen, Abstimmen und Debuggen von Modellen benötigen, um maximale Genauigkeit zu erreichen.

Bereitstellen von ML-Modellen

Amazon SageMaker unterstützt Sie bei der Bereitstellung von ML-Modellen in der Produktion auf einer vollständig verwalteten Infrastruktur mit ständiger Überwachung zur Aufrechterhaltung einer hohen Qualität.

Legen Sie los!

Dieses interaktive Lernprogramm hilft Ihnen, ein ML-Modell mit Amazon SageMaker in etwa 10 Minuten zu erstellen, zu schulen und bereitzustellen.

Schnelles Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen