edX と Amazon SageMaker を使用するすべての開発者のための機械学習



お客様が深層学習科学と機械学習 (ML) のバックグラウンドをお持ちでないときに、どのように始めればよいかお尋ねになることがよくあります。 AWS において、私たちの目標はすべての開発者とデータ科学者の手に ML をもたらすことにあります。

AWS トレーニングと認定では edX と提携して、素早く容易に対話形式のコース「Amazon SageMaker: Simplifying Machine Learning Application Development」で ML を使用して開始できるようにしています。

edX でのみ利用できる 「Amazon SageMaker: Simplifying Machine Learning Application Development」は ML の基礎的な理解のための中程度のデジタルコースで、Amazon SageMaker を使用して構築、トレーニング、デプロイできる方法について学ぶことができます。 Amazon SageMaker は ML のワークフロー全体を対象にした 完全マネージド型サービスです。これは、データにラベルを付けて準備し、アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングし、それをデプロイし、予測を行い、動作させるために、微調整して最適化するために役立ちます。

このコースは、AWS 専門家により開発されました。次のことを説明しています。

• ML が対応でき、最終的に解決に役立つことができる重要な問題
• Amazon SageMaker の組み込みアルゴリズムと Jupyter Notebook インスタンスを使用してモデルをトレーニングする方法
• Amazon SageMaker を使用してモデルをデプロイする方法
• アプリケーションでパブリッシュされた SageMaker エンドポイントを組み込む方法

Amazon SageMaker: Simplifying Machine Learning Application Development は、すべてのスキルの開発者に対して推奨されます。モデルを概念の段階から本番稼働まで素早く容易に進めるか、ML でのレベルアップを目指している場合は、このコースをお勧めします。 始める前に、少なくとも 1 年間のソフトウェア開発経験をお持ちであることが推奨されます。以前の経験または AWS 開発者プロフェッショナルシリーズ のいずれかを通じて、AWS のサービスおよび AWS マネジメントコンソールの基本的な理解をもっていることが必要です。

このコースは、4 つの毎週のレッスンに分けられ、学習時間は 1 週間に 2 時間から 4 時間が見込まれます。ビデオベースの講義、デモンストレーション、ハンズオンラボ演習を特長としています。自分のペースと締め切りを設定できます。誰もが毎週のクイズを受け、そのクイズには点数が付けられ、無制限の回数、繰り返すことができます。

このオンデマンドの 100％ デジタルコースは、今すぐ利用でき、無料で提供されています。

今すぐ Amazon SageMaker: Simplifying Machine Learning Application Development で始めてみましょう。

著者について

Jennifer Davis は、製品マーケティングの AWS トレーニングと認定担当のシニアマネージャーです。