ラーニングパス
データサイエンティスト
データサイエンティストとは?
データサイエンティストは、ビジネスと技術の両方の世界をまたにかけて、特定の成果を達成するために深いデータ分析を行っています。機械学習 (ML) の分野では、データサイエンティストは、ビジネス目標を予測して実現するためにデータからモデルを設計および構築し、アルゴリズムを作成して作業して、モデルをトレーニングしています。
学習内容
従来の ML 開発は複雑、高価で、繰り返しプロセスを一層困難なものにしていました。その理由は、モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイするための ML ワークフロー全体の総合ツールが存在しないためです。このパスウェイでは、Amazon SageMaker を使用して ML ワークフロー全体を迅速に完成させることを学び、モデルを高精度かつ低コストで着想から本番運用まで持っていくのを支援します。
機械学習モデルの構築
Amazon SageMaker は、トレーニングデータのラベル付け、ノートブックへのアクセスと共有、組み込みのアルゴリズムとフレームワークの使用に必要なすべてを提供することで、ML モデルの大規模な構築とトレーニングの準備を容易にします。
機械学習モデルのトレーニング
Amazon SageMaker は、最大の精度を達成するためにモデルをトレーニング、チューニング、デバッグするのに必要なすべての機能を提供することで、ML モデルのトレーニングを支援します。
機械学習モデルのデプロイ
Amazon SageMaker は、高品質を維持するために常にモニタリングすることで、完全マネージド型のインフラストラクチャ上で ML モデルを本番環境にデプロイするのをサポートします。
始めましょう!
このインタラクティブなチュートリアルでは、Amazon SageMaker を使って約 10 分で ML モデルを構築、トレーニング、デプロイするのを支援します。
関連リソース
SageMaker Fridays
Twitch でのライブショーである SageMaker Fridays で内容領域専門家 (SME) に加わって、機械学習をいち早く学習し始めましょう。各エピソードでは、ML ワークフローの特定の側面を扱い、インタラクティブセッションとライブコーディングも行います。
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