The Machine Learning Pipeline on AWS
Explore cómo utilizar la canalización de Machine Learning a fin de resolver un problema empresarial real
En este curso se explora cómo utilizar la canalización de Machine Learning (ML) a fin de resolver un problema empresarial real en un entorno de aprendizaje basado en proyectos. Los alumnos aprenderán sobre cada fase de la canalización a través de presentaciones y demostraciones del instructor. Luego aplicarán ese conocimiento para completar un proyecto mediante la resolución de uno de los tres problemas empresariales: detección de fraude, motores de recomendación y retrasos en los vuelos. Cuando finalice el curso, los alumnos habrán creado, capacitado, evaluado, ajustado e implementado de manera satisfactoria un modelo de ML con Amazon SageMaker que resuelva el problema empresarial que seleccionaron.
Aprenderá a
- seleccionar y justificar el enfoque de ML adecuado para un problema de negocio determinado;
- usar la canalización de ML para resolver un problema empresarial específico;
- capacitar, evaluar y ajustar un modelo de ML en Amazon SageMaker;
- describir algunas de las prácticas recomendadas para diseñar canalizaciones de ML escalables, optimizadas según el costo y seguras en AWS.
A quiénes está dirigido este curso
- Desarrolladores
- Arquitectos de soluciones
- Ingenieros de datos
- Todo aquel con poca experiencia con ML o sin ella que desee aprender sobre la canalización de ML con Amazon SageMaker
Qué experiencia se necesita
- Conocimientos básicos del lenguaje de programación Python.
- Comprensión básica de la infraestructura de la nube de AWS (Amazon S3 y Amazon CloudWatch).
- Experiencia básica de trabajo en un entorno de bloc de notas de Jupyter.
Información general del curso
Nivel: intermedio
Tipo: clase (virtual y presencial)
Duración: 4 días
Idiomas disponibles
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Con la formación privada impartida por AWS, su equipo aprenderá en conjunto las prácticas recomendadas procesables, adaptadas a sus casos de uso específicos.
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