The Machine Learning Pipeline on AWS - AWSS09

Beschreibung

In diesem Kurs wird untersucht, wie die Pipeline des maschinellen Lernens (ML) zur Lösung eines realen Geschäftsproblems in einer projektbasierten Lernumgebung eingesetzt werden kann. Die Teilnehmer lernen die einzelnen Phasen der Pipeline anhand von Präsentationen und Demonstrationen des Kursleiters kennen und wenden dieses Wissen dann an, um ein Projekt zur Lösung eines von drei Geschäftsproblemen durchzuführen: Betrugserkennung, Empfehlungsmaschinen oder Flugverspätungen. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer erfolgreich ein ML-Modell mit Amazon SageMaker erstellt, trainiert, evaluiert, abgestimmt und bereitgestellt haben, das das von ihnen ausgewählte Geschäftsproblem löst.

Nach Abschluss des Seminar haben Teilnehmer Wissen zu folgenden Themen: 
  • den geeigneten ML-Ansatz für ein bestimmtes Geschäftsproblem auszuwählen und zu begründen
  • Verwendung der ML-Pipeline zur Lösung eines bestimmten Geschäftsproblems
  • Trainieren, Bewerten, Bereitstellen und Abstimmen eines ML-Modells mit Amazon SageMaker
  • Beschreiben Sie einige der besten Praktiken für den Entwurf skalierbarer, kostenoptimierter und sicherer ML-Pipelines in AWS
  • Anwendung des maschinellen Lernens auf ein reales Geschäftsproblem nach Abschluss des Kurses

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Dieses Seminar richtet sich an: 
  • Developers
  • Solutions Architects 
  • Data Engineers
  • Anyone with little to no experience with ML and wants to learn about the ML pipeline using Amazon SageMaker  

    expand_more chevron_right Vorkenntnisse

    Für dieses Seminar empfehlen wir folgende Vorkenntnisse:
    • 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 

    expand_more chevron_right Detail-Inhalte

    Day One

    Module 0: Introduction
    • Pre-assessment

    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

    Day Two

    Checkpoint 1 and Answer Review
    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

    Day Three
    • Checkpoint 2 and Answer Review

    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

    Day Four
    • Checkpoint 3 and Answer Review

    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
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