AWSC-14 - THE MACHINE LEARNING PIPELINE ON AWS

INFORMAZIONI SUL CORSO

durata

Durata:

4 GIORNI
categoria

Categoria:

Amazon Web Services
qualifica

Qualifica istruttore:

AWS Authorized Instructor
dedicato a

Dedicato a:

Professionista IT
produttore

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AWS

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OBIETTIVI

In this course, you will learn to:

  • Select and justify the appropriate ML approach for a given business problem
  • Use the ML pipeline to solve a specific business problem
  • Train, evaluate, deploy, and tune an ML model using Amazon SageMaker
  • Describe some of the best practices for designing scalable, cost-optimized, and secure ML pipelines in AWS
  • Apply machine learning to a real-life business problem after the course is complete

PREREQUISITI

We recommend that attendees of this course have:

  • Basic knowledge of Python programming language
  • Basic understanding of AWS Cloud infrastructure (Amazon S3 and Amazon CloudWatch)
  • Basic experience working in a Jupyter notebook environment

CONTENUTI:

Module 1: Introduction to Machine Learning and the ML Pipeline

  • Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key concepts
  • Overview of the ML pipeline
  • Introduction to course projects and approach

 

Module 2: Introduction to Amazon SageMaker

  • Introduction to Amazon SageMaker
  • Demo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks
  • Hands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks

 

Module 3: Problem Formulation

  • Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solution
  • Converting a business problem into an ML problem
  • Demo: Amazon SageMaker Ground Truth
  • Hands-on: Amazon SageMaker Ground Truth
  • Practice problem formulation
  • Formulate problems for projects

 

Module 4: Preprocessing

  • Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualization
  • Practice preprocessing
  • Preprocess project data
  • Class discussion about projects

 

Module 5: Model Training

  • Choosing the right algorithm
  • Formatting and splitting your data for training
  • Loss functions and gradient descent for improving your model
  • Demo: Create a training job in Amazon SageMaker

 

Module 6: Model Evaluation

  • How to evaluate classification models
  • How to evaluate regression models
  • Practice model training and evaluation
  • Train and evaluate project models
  • Initial project presentations

 

Module 7: Feature Engineering and Model Tuning

  • Feature extraction, selection, creation, and transformation
  • Hyperparameter tuning
  • Demo: SageMaker hyperparameter optimization
  • Practice feature engineering and model tuning
  • Apply feature engineering and model tuning to projects
  • Final project presentations

 

Module 8: Deployment

  • How to deploy, inference, and monitor your model on Amazon SageMaker
  • Deploying ML at the edge
  • Demo: Creating an Amazon SageMaker endpoint
  • Post-assessment
  • Course wrap-up

INFO

  • Esame: MLS-C01 - AWS Certified Machine Learning Specialty
  • Manuale: Materiale didattico ufficiale AWS in formato digitale
  • Prezzo manuale: incluso nel prezzo del corso a Calendario
  • Natura del corso: Operativo (previsti lab su PC)

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