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Especialidad en aprendizaje automático certificado por AWS 2020: ¡manos a la obra! curso online
Aprenda SageMaker, ingeniería de funciones, ajuste de modelos y el ecosistema de aprendizaje automático de AWS. ¡Prepárate para el examen!
Lo que aprenderás
Especialidad en aprendizaje automático certificado por AWS 2020: ¡manos a la obra! curso online
- Qué esperar del examen de especialidad en aprendizaje automático certificado por AWS
- Los algoritmos de aprendizaje automático integrados de Amazon SageMaker (XGBoost, BlazingText, Object Detection, etc.)
- Técnicas de ingeniería de características, que incluyen imputación, valores atípicos, agrupamiento y normalización.
- Servicios de aprendizaje automático de alto nivel: Comprehend, Translate, Polly, Transcribe, Lex, Rekognition y más
- Ingeniería de datos con S3, Glue, Kinesis y DynamoDB
- Análisis de datos exploratorios con scikit_learn, Athena, Apache Spark y EMR
- Aprendizaje profundo y ajuste de hiperparámetros de redes neuronales profundas
- Operaciones y ajuste automático del modelo con SageMaker
- Regularización L1 y L2
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad a las canalizaciones de aprendizaje automático
- Conocimiento de nivel asociado de los servicios de AWS como EC2
- Alguna familiaridad existente con el aprendizaje automático
Descripción
Nervioso por pasar el Aprendizaje automático certificado por AWS: examen de especialidad (MLS-C01)? ¡Usted debería ser! No hay duda de que es una de las certificaciones de AWS más difíciles y codiciadas.
Frank tomó y aprobó este examen en el primer intento y sabe exactamente lo que se necesita para que lo apruebe usted mismo. Unirse a Frank en este curso es Stephane Maarek, un experto en AWS y un popular instructor de certificación de AWS en Udemy.
También obtendrás cuatro laboratorios prácticos que le permiten practicar lo que ha aprendido y obtener una valiosa experiencia en el ajuste de modelos, la ingeniería de características y la ingeniería de datos.
Algunos de los temas que cubriremos incluyen:
- S3 lagos de datos
- AWS Pegamento y pegamento ETL
- Kinesis flujos de datos, firehose y flujos de video
- DynamoDB
- Pipelines de datos, AWS Batch y funciones de pasos
- Utilizando scikit_learn
- Conceptos básicos de la ciencia de datos
- Atenea y Quicksight
- Elastic MapReduce (EMR)
- apache Chispa - chispear y MLLib
- Ingeniería de características (imputación, valores atípicos, agrupamiento, transformaciones, codificación y normalización)
- Verdad fundamental
- Aprendizaje profundo lo esencial
- Sintonizar redes neuronales y evitar el sobreajuste
- Amazonas SageMaker, en profundidad
- Técnicas de regularización
- Evaluación de modelos de aprendizaje automático (precisión, recuperación, F1, matriz de confusión, etc.)
- Servicios de aprendizaje automático de alto nivel: Comprender, Traducir, Polly, Transcribir, Lex, Rekognition, y más
- Seguridad mejores prácticas con aprendizaje automático en AWS
