The Machine Learning Pipeline on AWS
Calendario
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Acerca del curso
Este curso explora cómo usar la canalización de procesos iterativos de aprendizaje automático (ML) para resolver un problema empresarial real en un entorno de aprendizaje basado en proyectos.
Los estudiantes aprenderán sobre cada fase de la canalización del proceso a partir de las presentaciones y demostraciones del instructor y luego aplicarán ese conocimiento para completar un proyecto que resuelva uno de los tres problemas comerciales: detección de fraude, motores de recomendación o retrasos en los vuelos.
Preparación para el examen:
Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty
Este curso te prepara para la certificación de AWS Certified Machine Learning – Specialty
- Seleccionar y justificar el enfoque de ML adecuado para un problema de negocio determinado
- Usar la canalización de ML para resolver un problema empresarial específico
- Capacitar, evaluar y ajustar un modelo de ML en Amazon SageMaker
- Describir algunas de las prácticas recomendadas para diseñar canalizaciones de ML escalables, optimizadas según el costo y seguras en AWS
- Conocimientos básicos del lenguaje de programación Python.
- Comprensión básica de la infraestructura de la nube de AWS (Amazon S3 y Amazon CloudWatch).
- Experiencia básica de trabajo en un entorno de bloc de notas de Jupyter
Modulo 0: Introduction
- Pre-assessment
Modulo 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline
- Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key concepts
- Overview of the ML pipeline
- Introduction to course projects and approach
Modulo 2: Introduction to Amazon SageMaker
- Introduction to Amazon SageMaker
- Demo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
- Hands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
Modulo 3: Problem Formulation
- Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
- Converting a business problem into an ML problem
- Demo: Amazon SageMaker Ground Truth
- Hands-on: Amazon SageMaker Ground Truth
- Practice problem formulation
- Formulate problems for projects
Modulo 4: Preprocessing
- Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualization
- Practice preprocessing
- Preprocess project data
- Class discussion about projects
Modulo 5: Model Training
- Choosing the right algorithm
- Formatting and splitting your data for training
- Loss functions and gradient descent for improving your model
Modulo 6: Model Evaluation
- How to evaluate classification models
- How to evaluate regression models
- Practice model training and evaluation
- Train and evaluate project models
- Initial project presentations
Modulo 7: Feature Engineering and Model Tuning
- Feature extraction, selection, creation, and transformation
- Hyperparameter tuning
- Demo: SageMaker hyperparameter optimization
- Practice feature engineering and model tuning
- Apply feature engineering and model tuning to projects
- Final project presentations
Modulo 8: Deployment
- How to deploy, inference, and monitor your model on Amazon SageMaker
- Deploying ML at the edge
- Demo: Creating an Amazon SageMaker endpoint
- Post-assessment
- Course wrap-up
- Documentación del curso The Machine Learning Pipeline on AWS
- Formador Certificado por AWS
- Más de 5 años de experiencia profesional
- Más de 4 años de experiencia docente
- Profesional activo en empresas del sector IT
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