Machine Learning Pipeline on AWS

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TRAWSMLP
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Erster Tag

  • Vorab-Bewertung
  • Überblick über maschinelles Lernen, einschließlich Anwendungsfälle, Arten des maschinellen Lernens und Schlüsselkonzepte
  • Überblick über die ML-Pipeline
  • Einführung in Kursprojekte und Vorgehensweise
  • Einführung in Amazon SageMaker
  • Demo: Amazon SageMaker und Jupyter-Notizbücher
  • Hands-on: Amazon SageMaker und Jupyter-Notizbücher
  • Überblick über die Problemformulierung und die Entscheidung, ob ML die richtige Lösung ist
  • Umwandlung eines Geschäftsproblems in ein ML-Problem
  • Demo: Amazon SageMaker-Grundwahrheit
  • Hands-on: Amazon SageMaker-Grundwahrheit

Zweiter Tag

  • Problemformulierung üben
  • Probleme für Projekte formulieren
  • Kontrollpunkt 1 und Überprüfung der Antwort
  • Überblick über Datensammlung und -integration sowie Techniken zur Datenvorverarbeitung und -visualisierung
  • Vorverarbeitung üben
  • Projektdaten vorverarbeiten und Projektfortschritt diskutieren
  • Kontrollpunkt 2 und Überprüfung der Antwort
  • Auswahl des richtigen Algorithmus
  • Formatieren und Aufteilen Ihrer Daten für die Schulung
  • Verlustfunktionen und Gradientenabfall zur Verbesserung Ihres Modells
  • Demo: Einen Ausbildungsplatz in Amazon SageMaker erstellen
  • Wie man Klassifikationsmodelle auswertet
  • Wie man Regressionsmodelle auswertet
  • Praxismodell Ausbildung und Bewertung
  • Projektmodelle ausbilden und evaluieren, dann Ergebnisse präsentieren
  • Kontrollpunkt 3 und Überprüfung der Antwort
  • Feature-Extraktion, -Auswahl, -Erstellung und -Transformation
  • Hyperparameter-Abstimmung
  • Demo: SageMaker Hyperparameter-Optimierung
  • Feature-Engineering und Modellabstimmung üben
  • Anwenden von Feature Engineering und Modellabstimmung auf Projekte
  • Abschließende Projektpräsentationen
  • Wie Sie Ihr Modell auf Amazon SageMaker bereitstellen, ableiten und überwachen
  • Einsatz von ML an der Kante
  • Demo: Erstellen eines Amazon SageMaker-Endpunkts
  • Nach der Bewertung
  • Nachbereitung des Kurses
  • Entwickler
  • Lösungen Architekten
  • Datentechniker
  • Jeder, der etwas über die ML-Pipeline mit Amazon SageMaker lernen möchte, auch wenn Sie wenig bis gar keine Erfahrung mit maschinellem Lernen haben
  • Grundkenntnisse in Python
  • Grundverständnis der AWS Cloud-Infrastruktur (Amazon S3 und Amazon CloudWatch)
  • Grundlegendes Verständnis der Arbeit in einer Jupyter-Notebook-Umgebung
  • Auswahl und Begründung des geeigneten ML-Ansatzes für ein bestimmtes Geschäftsproblem
  • Nutzen Sie die ML-Pipeline, um ein spezifisches Geschäftsproblem zu lösen: Trainieren, Bewerten, Bereitstellen und Abstimmen eines ML-Modells in Amazon SageMaker
  • Beschreiben Sie einige der besten Praktiken für den Entwurf skalierbarer, kostenoptimierter und sicherer ML-Pipelines in AWS
  • Anwendung des maschinellen Lernens auf ein reales Geschäftsproblem nach Abschluss des Kurses


Lernen Sie mit praktischen Übungen und vier Tagen Unterricht, wie Sie die ML-Pipeline (Machine Learning) mit Amazon SageMaker nutzen können. Sie lernen, wie Sie Ihre Geschäftsprobleme als ML-Probleme formulieren und Amazon SageMaker zum Trainieren, Bewerten, Abstimmen und Bereitstellen von ML-Modellen verwenden können. Praktisches Lernen ist eine Schlüsselkomponente dieses Kurses, d.h. Sie wählen ein Projekt aus, an dem Sie arbeiten möchten, und wenden das erlernte Wissen und die Fertigkeiten dann in jeder Phase der Pipeline auf das von Ihnen gewählte Projekt an. Sie haben die Wahl zwischen verschiedenen Projekten: Betrugserkennung, Empfehlungsmaschinen oder Flugverspätungen.

  • Schulung mit Kursleiter
  • Praktische Übungen
  • Gruppenübungen

WICHTIG: Bitte bringen Sie zu unseren Trainings Ihr Notebook (Windows, Linux oder Mac) mit. Wenn dies nicht möglich ist, nehmen Sie bitte mit uns vorher Kontakt auf.

Kursunterlagen sind in englischer Sprache, Kurssprache des Trainers ist deutsch.

Dieses Training wird über unser Partner tecRacer ausgeführt.

Informationsblatt im PDF-Format herunterladen und ausdrucken.

Individuelle Trainings

Machine Learning Pipeline on AWS können Sie als klassischen Präsenzunterricht buchen. Darüber hinaus bieten wir den Kurs auch in anderen Trainingsformen an. Gerne informieren wir Sie persönlich und unverbindlich über die Details. Bitte wählen Sie das Angebot, eine Mehrfachauswahl ist möglich.

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Präsenzunterricht
(weitere Informationen)

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Inhouse Training
(weitere Informationen)

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Einzelcoaching
(weitere Informationen)

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Firmentraining
(weitere Informationen)

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Floor Walking
(weitere Informationen)

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Online Learning
(weitere Informationen)

Sie haben folgende Trainingsmethoden ausgewählt:
Präsenzunterricht

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Montags bis Freitags 9 bis 17 Uhr
Der Anruf ist für Sie kostenfrei!

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Übrigens: Unsere 32 Trainingscenter sind über die gesamte Bundesrepublik Deutschland verteilt und garantiert auch in Ihrer Nähe. Wir freuen uns auf Ihren Besuch!. Wir freuen uns auf Ihren Besuch!