The Machine Learning Pipeline on AWS
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講座紹介
講座紹介
機械学習を組織的に推進していくうえで重要な要素が，機械学習モデルの継続的な更新です。機械学習モデルを最新の状態に保つための仕組みとしてMLパイプラインがあります。このコースでは，AWSを使用した効率的なMLパイプラインの構築を学習します。
開催情報
開催情報
受講対象者
受講対象者
対象者
デベロッパー
ソリューションアーキテクト
データエンジニア
ML の経験がほとんどないかまったくなく、Amazon SageMaker を使用して ML パイプラインについて学びたい人
前提条件
Python プログラミング言語の基本的な知識
AWS クラウドインフラストラクチャ (Amazon S3 および Amazon CloudWatch) の基本的な理解
Jupyter ノートブック環境での基本的な作業経験
到達目標
到達目標
与えられたビジネスの問題に対し、適切な ML アプローチを選び、その理由を説明できる
ML パイプラインを使用して、特定のビジネス上の問題を解決する
Amazon SageMaker で ML モデルをトレーニング、評価、デプロイ、調整する
AWS でスケーラブルでコストが最適化された安全な ML パイプラインを設計するためのベストプラクティスを説明する
講座内容
講座内容
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