Machine Learning Pipeline on AWS. 26028 - Seminar / Kurs von TÜV Rheinland Akademie GmbH

Projektbasierter Kurs zum Lösen von bestimmten Geschäftsproblemen mit geeigneten Machine Learning-Ansätzen.

Inhalte

In diesem viertägigen AWS Machine Learning-Seminar lernen Sie, wie Sie Ihre Geschäftsprobleme als ML-Probleme definieren und mit Amazon SageMaker ML-Modelle bewerten, optimieren und bereitstellen. Der Kurs forciert vor allem praktische Übungen und Projekte, mithilfe derer Sie das Gelernte direkt anwenden.Overview of machine learning, including use cases, types of machine learning, and key conceptsOverview of the ML pipelineIntroduction to course projects and approach Introduction to Amazon SageMakerDemo: Amazon SageMaker and Jupyter notebooksHands-on: Amazon SageMaker and Jupyter notebooks Overview of problem formulation and deciding if ML is the right solutionConverting a business problem into an ML problemDemo: Amazon SageMaker Ground TruthHands-on: Amazon SageMaker Ground Truth Practice problem formulationFormulate problems for projects Overview of data collection and integration, and techniques for data preprocessing and visualizationPractice preprocessingPreprocess project data and discuss project progress Choosing the right algorithmFormatting and splitting your data for trainingLoss functions and gradient descent for improving your modelDemo: Create a training job in Amazon SageMaker How to evaluate classification modelsHow to evaluate regression modelsPractice model training and evaluationTrain and evaluate project models, then present findings Feature extraction, selection, creation, and transformationHyperparameter tuningDemo: SageMaker hyperparameter optimizationPractice feature engineering and model tuningApply feature engineering and model tuning to projectsFinal project presentations How to deploy, interfere, and monitor your model on Amazon SageMakerDeploying ML at the edgeDemo: Creating an Amazon SageMaker endpoint

Lernziele

Dieser Kurs verfolgt folgende Lernziele: Wählen und Begründen von geeigneten ML-Ansätzen für bestimmte GeschäftsproblemeVerwendung von ML-Pipeline, um ein bestimmtes Geschäftsproblem zu lösenTrainieren, Bewerten, Bereitstellen und Optimieren eines ML-Modells in Amazon SageMakerBeschreiben von Best Practices für das Entwerfen skalierbarer, kostenoptimierter und sicherer ML-Pipelines in AWSAnwenden von maschinellem Lernen auf ein reales Geschäftsproblem

Zielgruppen

Dieser Kurs ist konzipiert für: EntwicklerLösungsarchitektenDateningenieureJeden, der mehr über Amazon SageMaker und die ML-Pipeline erfahren möchte

Termine und Orte

Datum Uhrzeit Preis
Berlin, DE
03.05.2021 - 06.05.2021 10:00 - 16:00 Uhr Jetzt buchen ›
16.11.2021 - 19.11.2021 10:00 - 16:00 Uhr Jetzt buchen ›
Frankfurt am Main, DE
25.10.2021 - 28.10.2021 10:00 - 16:00 Uhr Jetzt buchen ›
Hamburg, DE
05.07.2021 - 08.07.2021 10:00 - 16:00 Uhr Jetzt buchen ›
13.12.2021 - 16.12.2021 10:00 - 16:00 Uhr Jetzt buchen ›
München, DE
13.09.2021 - 16.09.2021 10:00 - 16:00 Uhr Jetzt buchen ›

SG-Seminar-Nr.: 5775435

Anbieter-Seminar-Nr.: 26028

Termine

  • 03.05.2021 - 06.05.2021

    Berlin, DE

  • 05.07.2021 - 08.07.2021

    Hamburg, DE

  • 13.09.2021 - 16.09.2021

    München, DE

  • 25.10.2021 - 28.10.2021

    Frankfurt am Main, DE

  • 16.11.2021 - 19.11.2021

    Berlin, DE

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