AWS-DS
Practical Data Science with Amazon SageMaker
Datenwissenschaftliche Prozesse für maschinelles Lernen für Fortgeschrittene.
Im Rahmen dieses Kurses für Fortgeschrittene werden die Phasen eines typischen datenwissenschaftlichen Prozesses für Machine Learning erläutert. Zu diesen Phasen gehören die Analyse und Visualisierung eines Datensatzes, die Vorbereitung der Daten und die Funktionsentwicklung sowie die praktischen Aspekte der Modellerstellung, Schulung, Feinabstimmung und Bereitstellung mit Amazon SageMaker.
Nutzen
Dieser Kurs beinhaltet folgende Schwerpunkte bzw. verfolgt folgende Lernziele:
- Vorbereiten eines Datensatzes
- Bewerten eines maschinellen Lernmodells
- Automatisches Optimieren eines maschinellen Lernmodells
- Vorbereiten eines Modells für maschinelles Lernen für die Produktion
- Reflexion über die Ergebnisse des maschinellen Lernmodells
Zielgruppe
Dieser Kurs wurde für Fortgeschrittene aus den Bereichen Developing und Data Sciene konzipiert.
Voraussetzungen
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens
Partner
Inhalte
- Introduction to Machine Learning
- Introduction to Data Prep and SageMaker
- Problem formulation and Dataset Preparation
- Data Analysis and Visualization
- Training and Evaluating a Model
- Training the data
- Automatically Tune a Model
- Deployment / Production Readiness
- Relative Cost of Errors
Abschluss & Zertifikate
Teilnahmebescheinigung
Informationen auf einen Blick
Präsenz
8 Unterrichtseinheiten
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Seminarnummer: 26020
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