이 중급 과정에서는 Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습(ML)으로 실제 사용 사례를 해결하고 실행 가능한 결과를 생성하는 방법을 배웁니다. 이 과정에서는 데이터 집합 분석 및 시각화에서부터 데이터 준비와 기능 엔지니어링에 이르기까지 기계 학습의 통상적인 데이터 과학 프로세스의 구성 단계에 대해 살펴봅니다. 또한 Amazon SageMaker를 사용하여 모델 구축, 훈련, 튜닝 및 배포를 수행하는 실용적인 측면도 배웁니다. 실제 사용 사례에서는 고객 충성도 프로그램을 통지하기 위한 고객 유지 분석을 다룹니다.
배우게 될 내용
- 훈련을 위한 데이터 집합 준비
- 기계 학습 모델을 훈련 및 평가
- 기계 학습 모델을 자동 튜닝
- 프로덕션 용의 기계 학습 모델 준비
- 기타
이 과정의 수강 대상
- 개발자
- 데이터 과학자
전제 조건
- python 프로그래밍 언어에 친숙
- 기계 학습에 대한 기본적 이해
과정 개요
레벨: 중급
유형: 강의실(온라인 및 대면)
시간: 1일
제공 언어
이 과정은 인도네시아어, 영어, 프랑스어(프랑스), 독일어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 포르투갈어(브라질), 중국어 간체, 스페인어(라틴 아메리카) 및 중국어(번체)로 제공됩니다.
교육 과정은 고객 피드백 및 AWS 서비스 업데이트에 따라 주기적으로 업데이트됩니다. 따라서 이러한 업데이트를 현지화하는 동안 언어별로 과정 콘텐츠가 달라질 수 있습니다.