Practical Data Science with Amazon SageMaker

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Practical Data Science with Amazon SageMaker

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Beschreibung

In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Machine Learning einen realen Anwendungsfall lösen und mit Amazon SageMaker umsetzbare Ergebnisse erzielen. Sie erfahren, wie Sie mit Amazon SageMaker die verschiedenen Phasen des typischen datenwissenschaftlichen Prozesses abdecken, von der Analyse und Visualisierung eines Datensatzes über die Aufbereitung der Daten und das Feature-Engineering bis hin zu den praktischen Aspekten des Modellbaus, der Schulung, der Optimierung und Einsatz.

Kursinhalt
  • Prepare a dataset for training.
  • Train and evaluate a machine learning model.
  • Automatically tune a machine learning model.
  • Prepare a machine learning model for production.
  • Think critically about machine learn…

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In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit Machine Learning einen realen Anwendungsfall lösen und mit Amazon SageMaker umsetzbare Ergebnisse erzielen. Sie erfahren, wie Sie mit Amazon SageMaker die verschiedenen Phasen des typischen datenwissenschaftlichen Prozesses abdecken, von der Analyse und Visualisierung eines Datensatzes über die Aufbereitung der Daten und das Feature-Engineering bis hin zu den praktischen Aspekten des Modellbaus, der Schulung, der Optimierung und Einsatz.

Kursinhalt
  • Prepare a dataset for training.
  • Train and evaluate a machine learning model.
  • Automatically tune a machine learning model.
  • Prepare a machine learning model for production.
  • Think critically about machine learning model results.
  • Load and display the dataset
  • Assess features and determine which Amazon SageMaker algorithm to use
  • Use Amazon Sagemaker to train, evaluate, and automatically tune the model
  • Deploy the model
  • Assess relative cost of errors

Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 4 Wochen Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.

Zielgruppe

Technisches Publikum auf mittlerem Niveau.

Ergänzende und aufbauende Kurse The Machine Learning Pipeline on AWS
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