Przepływy pracy AWS ML z SageMaker, Storage i Security Essentials

Tworzenie modeli uczenia maszynowego to tylko połowa sukcesu. Bezpieczne wdrażanie modeli i wydajne zarządzanie potokami danych w chmurze to cechy, które wyróżniają udane projekty. Ten kurs tekstowy prowadzi przez podstawowe usługi AWS potrzebne do projektowania, zabezpieczania i zarządzania solidnymi przepływami pracy ML. Przejdziesz od zrozumienia podstawowej teorii ML do struktury bezpiecznych, skalowalnych architektur chmurowych przy użyciu SageMaker i powiązanych usług pamięci masowej AWS. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię chmury ML i podstawowe komponenty architektury SageMaker. - Skonfiguruj bezpieczne rozwiązania pamięci masowej przy użyciu zasad S3, IAM i szyfrowania KMS dla poufnych danych szkoleniowych. - Zaprojektuj kompleksowe przepływy pracy ML za pomocą SageMaker Pipelines do zautomatyzowanego szkolenia modelu. - Zastosuj najlepsze praktyki bezpieczeństwa, w tym prywatne konfiguracje VPC i precyzyjną kontrolę dostępu. - Zarządzaj cyklem życia danych i opcjami przechowywania zoptymalizowanymi pod kątem wysokowydajnego szkolenia modelu. - Ćwicz rozwiązywanie typowych błędów rurociągu, przechowywania i uprawnień za pomocą pisemnych scenariuszy. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć przechowywania w chmurze i zarządzania tożsamością, zanim przejdzie do krok po kroku konfiguracji przepływów pracy SageMaker. Będziesz studiować prawdziwe wzorce architektoniczne i konfiguracje zabezpieczeń poprzez jasne, szczegółowe pisemne wyjaśnienia i fragmenty kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących praktyków chmury, naukowców zajmujących się danymi i programistów nowych w usługach AWS ML, nie wymagających wcześniejszego doświadczenia w inżynierii chmurze. Zacznij tworzyć bezpieczne, skalowalne procesy uczenia maszynowego na platformie AWS już dziś.