Especialidad en aprendizaje automático certificado por AWS 2020: ¡manos a la obra! curso online

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
Requisitos
  • 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.

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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
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