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Machine Learning (ML) Engineering auf Amazon Web Services (AWS) ist ein dreitägiger Kurs für ML-Profis, die Machine Learning Engineering auf AWS erlernen möchten. Die Teilnehmer lernen durch eine ausgewogene Kombination aus Theorie, praktischen Übungen und Aktivitäten, ML-Lösungen im großen Maßstab zu erstellen, bereitzustellen, zu orchestrieren und zu operationalisieren. Die Teilnehmer werden praktische Erfahrungen mit AWS-Diensten wie Amazon SageMaker AI und Analysetools wie Amazon EMR sammeln, um robuste, skalierbare und produktionsreife Anwendungen für maschinelles Lernen zu entwickeln.
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Folgendes tun können:
- Erklären Sie die Grundlagen von ML und seine Anwendungen in der AWS-Cloud.
- Verarbeiten, transformieren und entwickeln Sie Daten für ML-Aufgaben mithilfe von AWS-Services.
- Auswahl geeigneter ML-Algorithmen und Modellierungsansätze auf der Grundlage von Problemanforderungen und Modellinterpretierbarkeit.
- Entwerfen und implementieren Sie skalierbare ML-Pipelines, indem Sie AWS-Services für die Modellschulung, Bereitstellung und Orchestrierung verwenden.
- Erstellen Sie automatisierte Pipelines für die kontinuierliche Integration und Bereitstellung (CI/CD) von ML-Workflows.
- Diskutieren Sie geeignete Sicherheitsmaßnahmen für ML-Ressourcen auf AWS.
- Implementierung von Überwachungsstrategien für eingesetzte ML-Modelle, einschließlich Techniken zur Erkennung von Datendrift.