中級コース
クラスルーム
バーチャル
4 日間
The Machine Learning Pipeline on AWS
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
AWS デジタルクラスルーム
AWS Skill Builder の年間サブスクリプションを利用すると、このコースを含むクラスルームトレーニングコースのカタログに無制限にアクセスできます。デジタルトレーニングの柔軟性を備えながら、ライブクラスルームトレーニングオプションと同じ内容とラボで利用できます。このコースで取り上げる統合されたトピックとソリューションについて、いつ、どのように、どこで学習するかを選択できます。
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
このコースは以下の言語で提供されています: バハサインドネシア語、英語、フランス語 (フランス)、ドイツ語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語 (ブラジル)、簡体字中国語、スペイン語 (ラテンアメリカ)、および繁体字中国語。
お客様の声や AWS のサービスのアップデートをもとに、定期的にコースを更新しています。そのため、これらのアップデートをローカライズする際に、コースの内容が言語によって異なる場合があります。
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