機器學習 – 資料平台工程師

機器學習 (ML) 可協助您以過去無法達成的方式解決企業問題，但宏觀的思維很重要。我們將涵蓋 ML 術語、商業問題、使用案例和各種範例。

這兩堂課程將釐清機器學習堆疊與術語，以及協助您建置良好機器學習基礎的程序。

介紹一些用於建置模型、增加應用程式智慧的 AWS 機器學習服務。

逐步介紹 CRISP-DM 方法與架構，並將模型的六個階段實際應用在您的日常工作。 

本課程聚焦在與機器學習 (ML) 有關的資料準備度概念。您將了解如何判斷資料準備度，以及判斷在 ML 程序採用資料準備度的時機。

這些課程專為企業儲存工程師設計，可學習如何建構和管理高可用性解決方案，並著重在 AWS 儲存服務。

解說三種不同的機器學習訓練方式：電腦視覺、自然語言處理和聊天機器人。逐步說明各種實用的應用程式及其個別採用的 AWS 服務。 

透過「與聊天機器人溝通」課程了解如何建立智慧型聊天機器人。 

這些課程探索機器如何與人類語言互動。說明可協助您進行神經網路和自然語言處理的 AWS 服務，主題包含自動語音辨識、自然和流暢語言翻譯，以及文字中的洞見和關係。

本課程探索機器如何理解影像和影片。 

本課程介紹以雲端為基礎的大數據解決方案，例如 Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Amazon Redshift、Amazon Kinesis 及其他 AWS 大數據平台。 

本課程說明 AWS 上以雲端為基礎的深度學習 (DL) 解決方案。此培訓將詳細說明深度學習的實用性，並解說其不同的概念。