Изучите передовые методы и алгоритмы машинного обучения, а также способы упаковки и развертывания моделей в производственной среде. Получите практический опыт использования Amazon SageMaker для развертывания обученных моделей в веб-приложении и оценки производительности ваших моделей. Тестируйте модели A/B и узнайте, как обновлять модели по мере сбора новых данных, что является важным навыком в отрасли.
Эта программа предназначена для студентов, которые уже знакомы с алгоритмами машинного обучения.
Изучите передовые методы развертывания машинного обучения и лучшие практики разработки программного обеспечения.
3 месяца на завершение
Необходимые знания
Чтобы оптимизировать ваши шансы на успех в этой программе, мы рекомендуем промежуточные знания программирования Python и промежуточные знания алгоритмов машинного обучения.
Основы разработки программного обеспечения
На этом уроке вы напишете код производственного уровня и попрактикуетесь в объектно-ориентированном программировании, которое сможете интегрировать в проекты машинного обучения.
Создайте пакет Python
Машинное обучение в производстве
Узнайте, как развернуть модели машинного обучения в производственной среде с помощью Amazon SageMaker.
Развертывание модели анализа настроений
Практические примеры машинного обучения
Применять методы машинного обучения для решения реальных задач; исследовать данные и развертывать как встроенные, так и пользовательские модели Amazon SageMaker.
Детектор плагиата
Краеугольный камень машинного обучения
В этом ключевом уроке вы выберете задачу машинного обучения и предложите возможное решение.
Предложение и проект Capstone
Данный курс создан на Английском языке!
Скачать курс:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователи групп(ы): PREMIUM