Beschreibung
In diesem Kurs "The Machine Learning Pipeline on AWS" tauchst Du tief in die faszinierende Welt des maschinellen Lernens ein. Du wirst lernen, wie Du die Pipeline des maschinellen Lernens effektiv einsetzen kannst, um reale Geschäftsprobleme zu lösen. Der Kurs ist projektbasiert, was bedeutet, dass Du das Gelernte sofort in die Praxis umsetzen kannst. Du wirst durch verschiedene Phasen der ML-Pipeline geführt, beginnend mit der Problemformulierung bis hin zur Bereitstellung eines ML-Modells mit Amazon SageMaker. Anhand von Präsentationen und Demonstrationen wirst Du die einzelnen Schritte der Pipeline kennenlernen und anwenden, um ein spezifisches Geschäftsproblem zu lösen, sei es Betrugserkennung, Empfehlungsmaschinen oder die Vorhersage von Flugverspätungen. Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein, ein funktionierendes ML-Modell zu erstellen, zu trainieren, zu evaluieren und zu optimieren, das Deine gewählte Herausforderung adressiert. Der Kurs ist so strukturiert, dass Du nicht nur die technischen Fähigkeiten erlernst, sondern auch ein tiefes Verständnis für die besten Praktiken bei der Gestaltung skalierbarer, kosteneffizienter und sicherer ML-Pipelines in der AWS-Umgebung entwickelst. Ob Du bereits Erfahrung im Bereich der Datenwissenschaft hast oder neu in der Welt des maschinellen Lernens bist, dieser Kurs bietet Dir die notwendigen Werkzeuge, um erfolgreich zu sein. Die einzelnen Module sind sorgfältig gestaltet, um Dir Schritt für Schritt das nötige Wissen zu vermitteln. Du beginnst mit einer Einführung in das maschinelle Lernen, gefolgt von einer detaillierten Betrachtung der Amazon SageMaker-Plattform und ihrer Funktionen. Du wirst lernen, wie Du ein Geschäftsproblem in ein ML-Problem umwandelst, wie Du Daten sammelst und vorbereitest, sowie welche Algorithmen am besten für Deine Projekte geeignet sind. Die Module decken alles ab, von der Datenvorverarbeitung über das Training und die Evaluierung von Modellen bis hin zur Feinabstimmung und schließlich der Bereitstellung Deines Modells. Es wird auch viel Raum für praktische Übungen und Diskussionen über Deine Projekte geben, sodass Du das Gelernte sofort anwenden kannst. Am Ende des Kurses wirst Du nicht nur ein funktionierendes ML-Modell erstellt haben, sondern auch ein tiefes Verständnis für die gesamte Pipeline des maschinellen Lernens und deren Anwendung in der AWS-Umgebung. Du wirst bereit sein, die Herausforderungen der modernen Datenwissenschaft anzugehen und innovative Lösungen für komplexe Probleme zu entwickeln.
Tags
#Künstliche-Intelligenz #Cloud-Computing #Maschinelles-Lernen #AWS #Datenaufbereitung #Deployment #Datenwissenschaft #Modelltraining #Hyperparameter-Tuning #RegressionsmodelleTermine
Kurs Details
Der Kurs richtet sich an Entwickler*innen, Lösungsarchitekt*innen, Daten-Ingenieure und alle, die wenig bis keine Erfahrung im Bereich des maschinellen Lernens haben, aber die ML-Pipeline mit Amazon SageMaker kennenlernen und anwenden möchten. Wenn Du ein Interesse an der Anwendung von maschinellem Lernen in realen Geschäftsszenarien hast, bist Du hier genau richtig.
Das Thema dieses Kurses ist die Pipeline des maschinellen Lernens, die eine strukturierte Vorgehensweise zur Entwicklung von ML-Modellen darstellt. Diese Pipeline umfasst mehrere Phasen, darunter die Problemformulierung, Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Evaluierung und Bereitstellung. Durch den Einsatz von Amazon SageMaker, einer leistungsstarken Plattform für maschinelles Lernen, lernst Du, wie Du diese Phasen effektiv umsetzt, um Lösungen für spezifische Geschäftsprobleme zu entwickeln. Die ML-Pipeline hilft dabei, den gesamten Prozess des maschinellen Lernens zu organisieren und zu optimieren, sodass Du in der Lage bist, Modelle zu erstellen, die nicht nur genau, sondern auch skalierbar und kosteneffizient sind.
- Was sind die Hauptphasen der ML-Pipeline?
- Wie kannst Du ein Geschäftsproblem in ein ML-Problem umwandeln?
- Welche Rolle spielt Amazon SageMaker in der ML-Pipeline?
- Was sind Hyperparameter und warum sind sie wichtig?
- Nenne einige Best Practices für die Datenvorverarbeitung.
- Wie evaluierst Du ein Klassifikationsmodell?
- Was sind die Unterschiede zwischen überwachten und unüberwachten Lernmethoden?
- Wie kannst Du ein ML-Modell bereitstellen und überwachen?
- Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von ML-Pipelines?
- Wie wählst Du den richtigen Algorithmus für Dein Projekt aus?
