MLOps Engineering on AWS
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講座紹介
講座紹介
機械学習を組織的に行うにはどうしたらいいでしょうか?組織として機械学習の活用に取り組むときに大切なのが，機械学習モデルの継続的な開発サイクルの考え方である，MLOpsです。このコースでは，MLOpsの基本から初めて，AWSを使用したMLOpsの環境構築を行っていきます。
開催情報
開催情報
受講対象者
受講対象者
対象者
AWS クラウドで ML モデルを実稼働させ、モニタリングしたいと考えている MLOps エンジニア
本番環境での ML モデルの導入と保守を成功させる責任を負う DevOps エンジニア
前提条件
必須:
DevOps Engineering on AWS コース、または同等の経歴
Practical Data Science with Amazon SageMakerコース、または同等の経歴
到達目標
到達目標
MLOps にはどのような利点があるかを説明する
DevOps と MLOps を比較対照する
ML ユースケースのセキュリティとガバナンスの要件を評価し、考えられる解決策と緩和戦略を説明する
Amazon SageMaker を使用して MLOps のテストをセットアップする
その他
講座内容
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