Practical Data Science with Amazon SageMaker
Datenwissenschaftliche Prozesse für maschinelles Lernen für Fortgeschrittene.
Im Rahmen dieses Kurses für Fortgeschrittene werden die Phasen eines typischen datenwissenschaftlichen Prozesses für Machine Learning erläutert. Zu diesen Phasen gehören die Analyse und Visualisierung eines Datensatzes, die Vorbereitung der Daten und die Funktionsentwicklung sowie die praktischen Aspekte der Modellerstellung, Schulung, Feinabstimmung und Bereitstellung mit Amazon SageMaker.
Ihr Nutzen
Dieser Kurs beinhaltet folgende Schwerpunkte bzw. verfolgt folgende Lernziele:
Vorbereiten eines DatensatzesBewerten eines maschinellen LernmodellsAutomatisches Optimieren eines maschinellen LernmodellsVorbereiten eines Modells für maschinelles Lernen für die ProduktionReflexion über die Ergebnisse des maschinellen Lernmodells
Inhalt
Introduction to Machine LearningIntroduction to Data Prep and SageMakerProblem formulation and Dataset PreparationData Analysis and VisualizationTraining and Evaluating a ModelTraining the dataAutomatically Tune a ModelDeployment / Production ReadinessRelative Cost of Errors
Veranstaltungs-Code | FB24-333316-52462880 |
Voraussetzungen für die Teilnahme an diesem Kurs:
- Erfahrung mit der Programmiersprache Python
- Grundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens
Veranstaltungsort:
Vollzeit
weitere Orte/Termine
zusätzliche Kurs Dokumente:
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