Intermedio
Presencial
Virtual
4 días

The Machine Learning Pipeline on AWS

Explore cómo utilizar la canalización de Machine Learning a fin de resolver un problema empresarial real

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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

Este curso está disponible en los siguientes idiomas: inglés, japonés, coreano y chino simplificado.

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AWS Certified Machine Learning – Specialty

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