Die Machine-Learning-Pipeline in AWS
In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie die Machine-Learning-Pipeline zur Lösung realer Geschäftsprobleme nutzen
AWS Digital Classroom
Mit einem Jahresabonnement für AWS Skill Builder erhalten Sie unbegrenzten Zugriff auf einen Katalog von Classroom-Schulungen, einschließlich dieser. Erhältlich mit denselben Inhalten und Übungen wie die Live-Schulung, aber mit der Flexibilität einer digitalen Schulung. Sie können wählen, wann, wie und wo Sie in die integrierten Themen und Lösungen eintauchen möchten, die in diesem Kurs behandelt werden.
In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie die Machine-Learning-Pipeline zur Lösung realer Geschäftsprobleme in einer projektbasierten Lernumgebung nutzen. Dozenten erläutern den Teilnehmern anhand von Präsentationen und Vorführungen jede Phase der Pipeline. Anschließend wenden sie das Gelernte auf ein Projekt zur Lösung von einem von drei Geschäftsproblemen an: Betrugserkennung, Empfehlungsmodule oder Flugverspätungen. Nach Abschluss des Kurses haben die Teilnehmern mit Amazon SageMaker erfolgreich ein ML-Modell erstellt, trainiert, evaluiert, optimiert und bereitgestellt, das auf die Lösung ihres spezifischen Geschäftsproblems zugeschnitten ist.
Sie lernen Folgendes
- Den angemessenen ML-Ansatz für ein bestimmtes Geschäftsproblem auswählen und die Gründe für die Auswahl anführen
- Die ML-Pipeline zur Lösung eines spezifischen Geschäftsproblems verwenden
- Ein ML-Modell in Amazon SageMaker trainieren, evaluieren und optimieren
- Einige der bewährten Methoden zum Entwickeln skalierbarer, kostenoptimierter und sicherer ML-Pipelines in AWS beschreiben
Wer sollte diesen Kurs belegen
- Entwickler
- Lösungsarchitekten
- Dateningenieure
- Alle Interessierten, die wenig bis keine Erfahrung mit ML haben und die ML-Pipeline mit Amazon SageMaker kennenlernen möchten
Welche Erfahrung Sie brauchen werden
- Grundkenntnisse der Python-Programmiersprache
- Grundkenntnisse der AWS-Cloud-Infrastruktur (Amazon S3 und Amazon CloudWatch)
- Grundlegende Erfahrung mit der Arbeit in einer Jupyter-Notebook-Umgebung
Kursübersicht
Niveau: Fortgeschritten
Typ: Schulung (virtuell und vor Ort)
Länge: 4 Tage
Angebotene Sprachen
Wünschen Sie weitere Informationen?
Laden Sie die Kursübersicht herunter, um weitere Informationen zu diesem Kurs zu erhalten.
Suchen Sie eine private Schulung für Ihr Team?
Mit von AWS gehaltenen privaten Schulungen wird Ihr Team gemeinsam umsetzbare bewährte Methoden erlernen, die auf Ihre spezifischen Anwendungsfälle zugeschnitten sind.
Denken Sie darüber nach, eine Prüfung abzulegen?
Finden Sie eine entsprechende Prüfung, um Ihr Lernen zu verbessern.