中級コース
クラスルーム
バーチャル
4 日間

AWS での機械学習パイプライン

機械学習パイプラインを使用して実際のビジネス上の問題を解決する方法を学びます

Machine Learning Icon

このコースでは、機械学習 (ML) パイプラインを使用して、プロジェクトベースの学習環境で実際のビジネス上の問題を解決する方法を学びます。学生は、インストラクターによるプレゼンテーションとデモを通じて、パイプラインの各フェーズについて学びます。次に、その知識を適用して、不正検出、レコメンデーションエンジン、またはフライトの遅延という 3 つあるビジネス上の問題のいずれかを解決するプロジェクトを完了します。コースを修了すると、学生は Amazon SageMaker を使って、選択したビジネス上の問題を解決する ML モデルを構築、トレーニング、評価、調整、デプロイできるようになります。

学習目標

  • 与えられたビジネスの問題に対し、適切な ML アプローチを選び、その理由を説明できる
  • ML パイプラインを使用して、特定のビジネス上の問題を解決する
  • Amazon SageMaker で ML モデルをトレーニング、評価、デプロイ、調整する
  • AWS でスケーラブルでコストが最適化された安全な ML パイプラインを設計するためのベストプラクティスを説明する

本コースの受講対象

  • デベロッパー
  • ソリューションアーキテクト
  • データエンジニア
  • ML の経験がほとんどないかまったくなく、Amazon SageMaker を使用して ML パイプラインについて学びたい人

受講に必要となる経験

  • Python プログラミング言語の基本的な知識 
  • AWS クラウドインフラストラクチャ (Amazon S3 および Amazon CloudWatch) の基本的な理解 
  • Jupyter ノートブック環境での基本的な作業経験

コースの概要

レベル: 中級
種類: クラスルーム (仮想および対面)
長さ: 4 日間

対象言語

このコースは、英語、日本語、韓国語、簡体字中国語で提供しています。

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本コースの詳しい内容については、コースの概要をダウンロードしてください。

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AWS 認定 機械学習 – 専門知識

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180 分