ML-PIPE
Machine Learning Pipeline on AWS

In diesem Kurs geht es um die Verwendung der Maschinenlern-Pipeline, um ein echtes Geschäftsproblem in einer projektbasierten Lernumgebung zu lösen. Die Teilnehmer lernen die einzelnen Phasen der Pipeline durch Präsentationen und Demonstrationen kennen und wenden dieses Wissen dann an, um ein Projekt zu vollenden. Am Ende des Kurses haben sie mithilfe von Amazon SageMaker erfolgreich ein ML-Modell erstellt, trainiert, evaluiert, getunt und bereitgestellt, das ihr gewähltes Geschäftsproblem löst.

Der Kurs kann zur Vorbereitung auf die Zertifizierung AWS Certified Machine Learning – Specialty genutzt werden.

• Auswahl des geeigneten ML-Ansatzes für ein gegebenes Geschäftsproblem
• Verwenden der ML-Pipeline, um ein spezifisches Geschäftsproblem zu lösen
• Trainieren, Evaluieren, Bereitstellen und Tunen eines ML-Modells mithilfe von Amazon SageMaker
• Best Practices für das Design skalierbarer, kostenoptimierter und sicherer ML-Pipelines in AWS
• Anwenden von Maschinenlernen auf ein echtes Geschäftsproblem

• Entwickler
• Lösungsarchitekten
• Dateningenieure

• Grundkenntnisse der Python-Programmiersprache
• Grundverständnis der AWS-Cloudinfrastruktur (Amazon S3 und Amazon CloudWatch)
• Erfahrung mit der Arbeit in einer Jupyter-Notebook-Umgebung

Dieses Seminar bereitet auf folgende Zertifizierung vor:

• AWS Certified Machine Learning – Specialty

Dieses Seminar bereitet auf folgende Prüfung vor:

• ACMLS: AWS Certified Machine Learning – Specialty