AWS Machine Learning und MLOps-Grundlagen

Da Unternehmen ihre KI-Initiativen skalieren, ist die Fähigkeit, maschinelle Lernmodelle in der Cloud zu erstellen, bereitzustellen und zu warten, wichtiger denn je. Dieser Kurs führt Sie in die Grundprinzipien des maschinellen Lernens und der MLOps auf AWS ein und schließt die Lücke zwischen Data Science und Cloud Engineering. Durch klare schriftliche Erklärungen und praktische Architektur-Walkthroughs lernen Sie, wie Sie End-to-End-ML-Lebenszyklen entwerfen und verwalten. Was Sie lernen: Grundlegende Konzepte, Terminologie und die AWS AI/ML-Servicelandschaft für maschinelles Lernen verstehen; Datenaufnahme-, Vorverarbeitungs- und Speicherpipelines mit AWS Data Services konfigurieren; Modelle für mechanische Lernprozesse mit SageMaker und integrierten Algorithmen erstellen und trainieren; Models auf Produktionsendpunkten bereitstellen und Inferenz verwalten Implementieren Sie grundlegende MLOps-Verfahren, einschließlich Modellüberwachung, Versionierung und Pipeline-Automatisierung. Erkunden Sie die grundlegender Ausrichtung mit AWS-Maschinelles Lernen-Prüfungsdomänen auf Associate-Ebene. Der Lehrplan beginnt mit grundlegenden Definitionen des maschinellen Lernens und Cloud-Grundlagen, bevor die Datenvorbereitung, das Modelltraining, Bereitstellungsstrategien und bewährte operative Verfahren behandelt werden. Dieser Kurs richtet sich an angehende Cloud-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler, die noch nicht mit AWS ML-Services vertraut sind und ohne vorherige Cloud-Erfahrung ein solides Grundlagenwissen erwerben möchten. Lesen Sie noch heute weiter, um das Potenzial von Machine Learning im Cloud-Maßstab zu erschließen.