Practical Data Science with Amazon SageMaker

Datenwissenschaftliche Prozesse für maschinelles Lernen für Fortgeschrittene.

Seminar

6 Termine verfügbar

Teilnahmebescheinigung

Präsenz / Virtual Classroom

8 Unterrichtseinheiten

Online durchführbar

Seminarnummer: 26020

Herstellernummer: AWS-DS

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

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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

Inhalte des Seminars

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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

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