AWS SageMaker初心者向け機械学習エンジニアリング

機械学習は産業を変革しつつありますが、ローカルのノートブックから信頼性の高いクラウド環境へのモデルの移行は圧倒されるように感じられることがあります。本コースでは、SageMakerを使用してAWSでの機械学習エンジニアリングを習得するための、明確でステップバイステップの道筋を提供します。 基本的なデータ概念の理解から、完全に管理された本番グレードの機械学習パイプラインのデプロイへと移行します。わかりやすい文章による解説、構造化されたコードのチュートリアル、実践的な演習を通じて、クラウド上でインテリジェントなアプリケーションを設計、トレーニング、監視するために必要なスキルを身につけます。 このコースで学ぶこと: - S3、IAM、および基本的なAWSサービスを含む、コアとなるクラウドインフラストラクチャと機械学習の基礎を理解する。 - SageMaker DataWranglerを使用して、表形式および非構造化データを効率的に準備およびクレンジングする。 - SageMaker AutoPilotやSageMaker Canvasなどのローコードツールを使用して、予測モデルを自動的に構築およびトレーニングする。 - スケーラブルな機械学習エンドポイントをデプロイし、リアルタイム推論のためにAWS Lambdaと統合する。 - SageMaker JumpStartを活用して、生成AIタスク向けの最先端の基盤モデルにアクセス、カスタマイズ、デプロイする。 - 基本的なMLOpsプラクティスを実装し、モデルのパフォーマンスを追跡し、継続的改善のためのワークフローを自動化する。 本コースは、データ準備と自動モデル構築に進む前に、基礎的なクラウドの概念とコアとなる機械学習の用語から始まります。その後、高度なデプロイ戦略、サーバーレス技術の統合、最新の基盤モデルの操作へと進みます。 本コースは、完全な初心者、データサイエンティストを目指す方、およびクラウドベースの機械学習へ移行したい開発者向けに設計されています。AWSや機械学習の事前の経験は必要ありません。 今すぐ読み始めて、最初のクラウドベースの機械学習パイプラインを構築しましょう。