중급
강의실
온라인
4일

Machine Learning Pipeline on AWS

기계 학습 파이프라인을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 설명

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이 과정에서는 프로젝트 기반 학습 환경에서 ML(기계 학습) 파이프라인을 사용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. 학생들은 강사의 발표 자료와 데모를 통해 파이프라인의 각 단계에 대해 배울 수 있습니다. 그런 다음, 이 지식을 활용하여 세 가지 비즈니스 문제, 즉 사기 탐지, 추천 엔진, 비행 지연 중 한 가지를 해결하는 프로젝트를 완료하게 됩니다. 과정이 끝날 무렵이면 Amazon SageMaker를 사용해서 자신이 선택한 비즈니스 문제를 해결하는 기계 학습 모델을 성공적으로 구축, 훈련, 평가, 튜닝 및 배포할 수 있습니다.

배우게 될 내용

  • 주어진 비즈니스 문제에 적합한 ML 접근 방식 선택 및 근거 제시
  • 기계 학습 파이프라인을 사용하여 특정 비즈니스 문제를 해결
  • Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 훈련, 평가, 배포 및 튜닝
  • AWS에서 확장 가능하고 안전하며 비용을 최적화한 기계 학습 파이프라인을 설계하는 몇 가지 모범 사례를 설명

이 과정의 수강 대상

  • 개발자
  • 솔루션스 아키텍트
  • 데이터 엔지니어
  • 기계 학습에 대한 경험이 거의 또는 전혀 없고 Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 파이프라인을 배우고 싶은 모든 사람

전제 조건

  • Python 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식 
  • AWS 클라우드 인프라(Amazon S3 및 Amazon CloudWatch)에 대한 기본적 이해 
  • Jupyter 노트북 환경에서 작업해 본 기본적 경험

과정 개요

레벨: 중급
유형: 강의실(온라인 및 대면)
기간: 4일

제공 언어

이 과정은 영어, 일본어, 한국어 및 중국어 간체로 제공됩니다.

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시험
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