AWS Machine Learning e MLOps Fundamentos

À medida que as organizações ampliam suas iniciativas de inteligência artificial, a capacidade de criar, implantar e manter modelos de machine learning na nuvem é mais importante do que nunca. Este curso apresenta os princípios básicos do machine learning e dos MLOps na AWS, preenchendo a lacuna entre a ciência de dados e a engenharia de nuvem. Através de explicações claras e escritas e de passos práticos de arquitetura, você entenderá como projetar e gerenciar ciclos de vida de ML de ponta a ponta. O que você aprenderá: compreender os conceitos fundamentais de machine learning, a terminologia e o cenário de serviços de IA/ML da AWS; configurar pipelines de ingestão, pré-processamento e armazenamento de dados usando os serviços de dados da AWC; criar e treinar modelos de machine learn usando o SageMaker e algoritmos integrados; implantar modelos em endpoints de produção e gerenciar inferência Implementar práticas básicas de MLOps, incluindo monitoramento de modelos, controle de versão e automação de pipeline; Explorar o alinhamento fundamental com os domínios de exame de machine learning da AWS no nível de associado. O currículo começa com definições essenciais de machine learning e noções básicas de nuvem antes de passar para a preparação de dados, treinamento de modelos, estratégias de implantação e melhores práticas operacionais. Este curso foi projetado para aspirantes a engenheiros de nuvem, cientistas de dados e desenvolvedores que são novos nos serviços de ML da AWS e querem estabelecer uma sólida compreensão fundamental sem qualquer experiência anterior em nuvem. Comece a ler hoje mesmo para descobrir o potencial do machine learning em escala de nuvem.