The Machine Learning Pipeline on AWS [GK7376]

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Vor Ort, Online
Startdatum und Ort

The Machine Learning Pipeline on AWS [GK7376]

Global Knowledge Network Netherlands B.V.
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Startdaten und Startorte

computer Online: VIRTUAL TRAINING CENTER
17. Jun 2024 bis 20. Jun 2024
Details ansehen
event 17. Juni 2024, 09:00-17:00, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225499.1
event 18. Juni 2024, 09:00-17:00, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225499.2
event 19. Juni 2024, 09:00-17:00, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225499.3
event 20. Juni 2024, 09:00-17:00, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225499.4
placeNieuwegein (Iepenhoeve 5)
16. Sep 2024 bis 19. Sep 2024
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event 16. September 2024, 09:30-17:30, Nieuwegein (Iepenhoeve 5), NL225500.1
event 17. September 2024, 09:30-17:30, Nieuwegein (Iepenhoeve 5), NL225500.2
event 18. September 2024, 09:30-17:30, Nieuwegein (Iepenhoeve 5), NL225500.3
event 19. September 2024, 09:30-17:30, Nieuwegein (Iepenhoeve 5), NL225500.4
computer Online: VIRTUAL TRAINING CENTRE
16. Sep 2024 bis 19. Sep 2024
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event 16. September 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTRE, NL225500V.1
event 17. September 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTRE, NL225500V.2
event 18. September 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTRE, NL225500V.3
event 19. September 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTRE, NL225500V.4
computer Online: VIRTUAL TRAINING CENTER
9. Dez 2024 bis 12. Dez 2024
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event 9. Dezember 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225501.1
event 10. Dezember 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225501.2
event 11. Dezember 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225501.3
event 12. Dezember 2024, 09:30-17:30, VIRTUAL TRAINING CENTER, NL225501.4

Beschreibung

Ontdek de verschillende trainingsmogelijkheden bij Global Knowledge

Online of op locatie er is altijd een vorm die bij je past.

Kies op welke manier jij of je team graag een training wilt volgen. Global Knowledge bied je verschillende trainingsmogelijkheden. Je kunt kiezen uit o.a. klassikaal, Virtueel Klassikaal (online), e-Learning en maatwerk. Met onze Blended oplossing kun je de verschillende trainingsvormen combineren.

OVERVIEW

This AWS Machine Learning course explores how to use the machine learning (ML) pipeline to solve a real business problem in a project-based learning environment. Students will learn about each phase of the pipeline from instructor presentations and demonstrations and then apply that knowledge to complete a project solving one of three business problems: fraud detection, recommendation engines, or flight delays.

By the end of the course, students will have successfully built, trained, evaluated, tuned, and deployed an ML model using Amazon SageMaker that solves their selected business problem. 

OBJECTIVES

In this course, you will learn to:

  • Select and justify the appropriate ML appr…

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Frequently asked questions

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Kies op welke manier jij of je team graag een training wilt volgen. Global Knowledge bied je verschillende trainingsmogelijkheden. Je kunt kiezen uit o.a. klassikaal, Virtueel Klassikaal (online), e-Learning en maatwerk. Met onze Blended oplossing kun je de verschillende trainingsvormen combineren.

OVERVIEW

This AWS Machine Learning course explores how to use the machine learning (ML) pipeline to solve a real business problem in a project-based learning environment. Students will learn about each phase of the pipeline from instructor presentations and demonstrations and then apply that knowledge to complete a project solving one of three business problems: fraud detection, recommendation engines, or flight delays.

By the end of the course, students will have successfully built, trained, evaluated, tuned, and deployed an ML model using Amazon SageMaker that solves their selected business problem. 

OBJECTIVES

In this course, you will learn to:

  • Select and justify the appropriate ML approach for a given business problem
  • Use the ML pipeline to solve a specific business problem
  • Train, evaluate, deploy, and tune an ML model using Amazon SageMaker
  • Describe some of the best practices for designing scalable, cost-optimized, and secure ML pipelines in AWS
  • Apply machine learning to a real-life business problem after the course is complete

AUDIENCE

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

CONTENT

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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