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Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

AWS: Nutzung der ML-Pipeline zur Lösung von Geschäftsproblemen
Machine Learning Pipeline in AWS

Amazon Web Services (AWS) bietet deinem Unternehmen die passenden Möglichkeiten der Nutzung Cloud-Architekturen zur Auslagerung von Daten, Services und der Nutzung cloudbasierter Ressourcen. AWS sind dabei Individuell anpassbar, skalierbar, sicher und hochverfügbar. Mit Hilfe von Machine Learning (ML) lassen sich an einem Lernmodell Lösungsmöglichkeiten von real existierenden Geschäftsproblemen entwickeln und erproben. Als Pipeline beschreibt man hierbei die Zusammenfassung von entsprechenden Arbeitsschritten innerhalb des Modells. Diese Machine Learning Pipeline on AWS Schulung umfasst Fachwissen und praxisorientierte Übungen, um die ML-Pipeline mit Unterstützung des AWS Machine-Learning-Services „Amazon SageMaker“ zur Entwicklung von Lösungsansätzen von unternehmerischen Problemen verwenden zu können. Ausgehend von der konkreten Definition von Geschäftsproblemen als so genannte ML-Probleme, über die Auswahl eines geeigneten ML-Ansatzes, trainierst du mit Amazon SageMaker wie sich ML-Modelle bewerten, optimieren und bereitstellen lassen. Dein Trainer legt in dieser Machine Learning Pipeline on AWS Schulung entsprechend großen Wert auf praktisches Lernen, so dass du im Verlauf das erworbene Wissen auf ein zuvor ausgewähltes Projektbeispiel anwenden kannst.

Inhalte

Machine Learning Pipeline on AWS Schulung
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Tag 1 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Einführung in maschinelles Lernen und die ML-Pipeline

    • Überblick über maschinelles Lernen, einschließlich Anwendungsfälle, Arten des maschinellen Lernens und Schlüsselkonzepte
    • Überblick über die ML-Pipeline
    • Einführung in die Kursprojekte und Vorgehensweise
  • Einführung in Amazon SageMaker

    • Einführung in Amazon SageMaker
    • Demo: Amazon SageMaker und Jupyter-Notebooks
    • Hands-on: Amazon SageMaker und Jupyter-Notizbücher
  • Problemformulierung

    • Überblick über die Problemformulierung und die Entscheidung, ob ML die richtige Lösung ist
    • Umwandlung eines Geschäftsproblems in ein ML-Problem
    • Demo: Amazon SageMaker Grundwahrheit
    • Praktische Anwendung: Amazon SageMaker Ground Truth

Tag 2 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Problemformulierung (Fortsetzung)

    • Problemformulierung üben
    • Probleme für Projekte formulieren
  • Vorverarbeitung

    • Überblick über die Datenerfassung und -integration sowie Techniken zur Datenvorverarbeitung und -visualisierung
    • Vorverarbeitung üben
    • Projektdaten vorverarbeiten und Projektfortschritt besprechen

Tag 3 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Modelltraining

    • Auswahl des richtigen Algorithmus
    • Formatierung und Aufteilung deiner Daten für das Training
    • Verlustfunktionen und Gradientenabstieg zur Verbesserung deines Modells
    • Demo: Erstellen eines Trainingsauftrags in Amazon SageMaker
  • Modellauswertung

    • Wie du Klassifikationsmodelle auswertest
    • Wie du Regressionsmodelle auswertest
    • Übe das Trainieren und Auswerten von Modellen
    • Projektmodelle trainieren und auswerten, dann Ergebnisse präsentieren

Tag 4 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Merkmalstechnik und Modellabstimmung

    • Feature-Extraktion, -Auswahl, -Erstellung und -Transformation
    • Abstimmung der Hyperparameter
    • Demo: SageMaker Hyperparameter-Optimierung
    • Üben von Feature-Engineering und Modellabstimmung
    • Anwendung von Feature-Engineering und Modelltuning auf Projekte
    • Abschließende Projektpräsentationen
  • Einsatz

    • Einsatz, Inferenz und Überwachung deines Modells auf Amazon SageMaker
    • Einsatz von ML am Rande
    • Demo: Erstellen eines Amazon SageMaker-Endpunkts
    • Post-Assessment
    • Nachbereitung des Kurses

Wir schulen auch bei dir vor Ort!

Diese Machine Learning Pipeline on AWS Schulung führen wir auch bei dir im Unternehmen als individualisierte Machine Learning Pipeline on AWS-Firmenschulung durch.

Entscheidungshelfer

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Zielgruppe

  • Entwickler
  • Solutions Architects
  • Data Engineers
  • Jeder, der die Möglichkeiten der ML Pipeline und des Amazon SageMaker kennenlernen möchte mit keiner oder wenig Erfahrung mit Machine Learning

Voraussetzung

  • Basiswissen in Python
  • Grundverständnis der AWS Cloud Infrastruktur (Amazon S3 und CloudWatch)
  • Verständnis der Arbeit in einer Jupyter Notebook Umgebung

Bewertungen

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Kundenstimme
Philipp M.
Wacom Europe GmbH
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Sehr gute Organisation, guter Trainer - alles super!
Kundenstimme
Michael W.
Ernst & Young Retail Services GmbH
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Ich fühlte mich in diesem Seminar hervorragend betreut. Es war sehr praxisorientiert und anschaulich.
Kundenstimme
Mausolf B.
Struers GmbH
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Tolle Schulung - kompetenter Trainer, der geduldig auf alle Fragen einging, diese beantworten konnte und darüber hinaus viele neue Anregungen mit auf den Weg gab. Die Schulung hat Spaß gemacht.
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