The Machine Learning Pipeline on AWS (ML-PIPE)

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The Machine Learning Pipeline on AWS (ML-PIPE)

Fast Lane Institute for Knowledge Transfer GmbH
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Startdaten und Startorte

placeFrankfurt
24. Jun 2024 bis 27. Jun 2024
placeHamburg
22. Jul 2024 bis 25. Jul 2024
placeBerlin
16. Sep 2024 bis 19. Sep 2024
placeHamburg
11. Nov 2024 bis 14. Nov 2024

Beschreibung

Voraussetzungen

We recommend that attendees of this course have:

  • 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

Zielgruppe

This course is intended for:

  • Developers
  • Solutions Architects
  • Data Engineers
  • Anyone with little to no experience with ML and wants to learn about the ML pipeline using Amazon SageMaker

Detaillierter Kursinhalt

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…

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Es wurden noch keine FAQ hinterlegt. Falls Sie Fragen haben oder Unterstützung benötigen, kontaktieren Sie unseren Kundenservice. Wir helfen gerne weiter!

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Voraussetzungen

We recommend that attendees of this course have:

  • 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

Zielgruppe

This course is intended for:

  • Developers
  • Solutions Architects
  • Data Engineers
  • Anyone with little to no experience with ML and wants to learn about the ML pipeline using Amazon SageMaker

Detaillierter Kursinhalt

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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