
Corso The Machine Learning Pipeline on AWS
PANORAMICA

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

PREREQUISITI
Si consiglia la partecipazione ai seguenti corsi:
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