Beschreibung
Amazon SageMaker Studio ist eine leistungsstarke Plattform, die speziell für Data Scientists entwickelt wurde, um den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning (ML) Modellen zu optimieren. In diesem umfassenden Kurs wirst Du lernen, wie Du die verschiedenen Funktionen von SageMaker Studio nutzen kannst, um die Effizienz bei der Vorbereitung, dem Aufbau, dem Training, der Bereitstellung und der Überwachung von ML-Modellen zu steigern. Der Kurs ist darauf ausgelegt, erfahrenen Data Scientists das nötige Wissen zu vermitteln, um die Tools von SageMaker Studio effektiv einzusetzen und somit den Entwicklungsprozess zu beschleunigen. Der Kurs ist in mehrere Module unterteilt, die sich jeweils mit einem bestimmten Aspekt des ML-Lebenszyklus befassen. Im ersten Modul erfährst Du, wie Du SageMaker Studio einrichtest und die Benutzeroberfläche navigierst. Hierbei wirst Du praktische Übungen durchführen, die Dir helfen, die Plattform besser zu verstehen. Im zweiten Modul liegt der Fokus auf der Datenverarbeitung. Du wirst lernen, wie Du Daten sammeln, bereinigen und analysieren kannst, um sicherzustellen, dass sie für ML bereit sind. Das Modul umfasst auch Techniken zur Erkennung von Verzerrungen in den Daten und zur Schätzung der Modellgenauigkeit. Das dritte Modul widmet sich der Modellentwicklung. Hier wirst Du lernen, wie Du ML-Modelle entwickelst, optimierst und bewertest, wobei der Schwerpunkt auf den Geschäftszielen und bewährten Praktiken für Fairness und Erklärbarkeit liegt. Durch den Einsatz von automatischer Hyperparameter-Optimierung kannst Du die Leistung Deiner Modelle erheblich verbessern. Im vierten Modul geht es um die Bereitstellung und Inferenz. Du wirst lernen, wie Du eine Bereitstellungslösung entwirfst und implementierst, die den Anforderungen Deiner Anwendungsfälle entspricht. Außerdem wirst Du lernen, wie Du ML-Workflows automatisieren und verwalten kannst. Das Monitoring von ML-Modellen ist ein wesentlicher Bestandteil des Kurses und wird im fünften Modul behandelt. Du wirst lernen, wie Du ein Modellüberwachungssystem einrichtest, um Probleme zu erkennen und Warnungen bei Änderungen der Datenqualität oder Modellgenauigkeit zu erhalten. Im letzten Modul, dem Capstone-Projekt, wirst Du Deine neu erlernten Fähigkeiten anwenden, um ein vollständiges ML-Projekt durchzuführen, von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung. Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein, Amazon SageMaker Studio effektiv zu nutzen, um qualitativ hochwertige ML-Modelle schnell zu entwickeln und bereitzustellen. Du wirst die Herausforderungen und Möglichkeiten von ML besser verstehen und in der Lage sein, innovative Lösungen für komplexe Probleme zu finden.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an erfahrene Data Scientists, die bereits über fundierte Kenntnisse in den Grundlagen des Machine Learning und Deep Learning verfügen. Wenn Du mit ML-Frameworks vertraut bist und Erfahrung im Programmieren mit Python sowie im Aufbau, Training, Tuning und Bereitstellen von Modellen hast, ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich. Auch wenn Du bereits einige AWS-Kurse absolviert hast, wirst Du von den tiefgreifenden Einblicken und praktischen Übungen profitieren.
Machine Learning (ML) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu sein. Der ML-Lebenszyklus umfasst mehrere Schritte: von der Datensammlung über die Datenvorbereitung und das Training von Modellen bis hin zur Bereitstellung und Überwachung dieser Modelle im Einsatz. Amazon SageMaker Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung, die speziell für Data Scientists entwickelt wurde, um diesen gesamten Prozess effizient zu gestalten. Sie bietet eine Vielzahl von Tools und Funktionen, die es ermöglichen, ML-Modelle schnell zu erstellen, zu trainieren und zu implementieren.
- Was sind die Hauptfunktionen von Amazon SageMaker Studio?
- Wie kannst Du Daten in SageMaker Studio verarbeiten und analysieren?
- Was ist der Zweck der automatischen Hyperparameter-Optimierung?
- Wie kannst Du ein Modellüberwachungssystem in SageMaker einrichten?
- Welche Schritte sind notwendig, um ein ML-Modell in SageMaker zu bereitstellen?
- Was sind bewährte Praktiken für Fairness und Erklärbarkeit in ML?
- Wie kannst Du Verzerrungen in den Daten erkennen?
- Was ist der Unterschied zwischen SageMaker Pipelines und SageMaker Model Registry?
- Wie kannst Du die Benutzeroberfläche von SageMaker Studio navigieren?
- Was sind die Vorteile der Verwendung von SageMaker für Data Scientists?