Intermedio
Lezioni frontali
Virtuale
4 giorni

The Machine Learning Pipeline on AWS

Impara a usare la pipeline del Machine Learning (ML) per risolvere un problema di business reale

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Questo corso illustra come usare la pipeline del Machine Learning (ML) per risolvere un problema di business reale in un ambiente di apprendimento basato sul progetto. Imparerai tutte le fasi della pipeline tramite le presentazioni e le dimostrazioni degli istruttori. Applicherai quindi le tue conoscenze per completare un progetto di risoluzione di uno di tre problemi di business: rilevamento delle frodi, motori di suggerimenti o ritardi dei voli. Al termine del corso, avrai creato, addestrato, valutato, ottimizzato e distribuito correttamente un modello di ML tramite Amazon SageMaker in grado di risolvere il problema di business in questione.

Argomenti affrontati

  • Scelta e motivazione dell'approccio di ML più indicato per un dato problema di business
  • Utilizzo della pipeline di ML per risolvere un problema di business specifico
  • Addestramento, valutazione, distribuzione e ottimizzazione di un modello di ML in Amazon SageMaker
  • Descrizione di alcune delle best practice per la progettazione di pipeline di ML scalabili, convenienti e sicure in AWS

Destinatari del corso

  • Sviluppatori
  • Solutions architect
  • Data engineer
  • Chiunque possieda una scarsa o nessuna conoscenza del ML e desideri sapere di più sulla pipeline di ML utilizzando Amazon SageMaker

Requisiti di esperienza

  • Conoscenza di base del linguaggio di programmazione Python 
  • Comprensione di base dell'infrastruttura di AWS Cloud (Amazon S3 e Amazon CloudWatch) 
  • Esperienza operativa di base in un ambiente notebook Jupyter

Panoramica del corso

Livello: Intermedio
Tipo: Lezioni frontali (virtuali e in presenza)
Durata: 4 giorni

Lingue disponibili

Questo corso è disponibile nelle seguenti lingue: inglese, giapponese, coreano e cinese semplificato.

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Scarica il riepilogo del corso per avere ulteriori informazioni sugli argomenti affrontati.

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