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Corso The Machine Learning Pipeline on AWS

16/09/2022 by

Corsi e Certificazioni Amazon AWS - Amazon Web Service - AWS Certification - Formazione AWS - Cloud Practtioner - Solution Architect - DevOps Engineer - Developer - SysOps Administrator - Aws Machine Learning - AWS Security - AWS Database - AWS Data Analytics - AWS Specialty

Corso The Machine Learning Pipeline on AWS

Panoramica | Obiettivi | Contenuti  |  Tipologia  |  Prerequisiti
Durata e Frequenza  |  Docenti  |  Modalità di Iscrizione  |  Calendario

Panoramica   Obiettivi   Contenuti
Tipologia    Prerequisiti   Durata e Frequenza
Docenti    Modalità di Iscrizione    Calendario

PANORAMICA

Certificazione AWS Certified Machine Learning - Specialty

Corso di preparazione al conseguimento della
Certificazione AWS Certified Machine Learning – Specialty

Agevolazioni per Disoccupati Inoccupati e lavoratori a Termine

Contattaci ora per ricevere tutti i dettagli e per richiedere, senza alcun impegno, di parlare direttamente con uno dei nostri Docenti CLICCA QUI.
Oppure chiamaci subito al nostro numero verde  800-177596.

OBIETTIVI DEL CORSO

This course explores how to the use of the iterative machine learning (ML) process pipeline to solve a real business problem in a project-based learning environment. Students will learn about each phase of the process 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. Learners with little to no machine learning experience or knowledge will benefit from this course. Basic knowledge of Statistics will be helpful.

CONTENUTI DEL CORSO

The Machine Learning Pipeline on AWS

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

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

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

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

TIPOLOGIA DEL CORSO

Corso di Formazione con Docente;

INFRASTRUTTURA LABORATORIALE

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota h24. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Corso Deep Learning on AWS

PREREQUISITI

Si consiglia la partecipazione ai seguenti corsi:

  • AWS Technical Essentials
  • Corso Python Developer
  • Machine Learning Terminology and Process

DURATA E FREQUENZA

Durata Intensiva 4gg;
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.

DOCENTI

I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

MODALITÀ DI ISCRIZIONE

Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].

CALENDARIO

  • Corso The Machine Learning Pipeline on AWS (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00/17:00

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