E-Learning

Machine Learning con Amazon SageMaker

Durata	2 Ore
Ruolo	Administrator, Analyst, Architect, Cloud Architect, Data Scientist, Database Administrator, Developer, End User, Engineer, Integration Engineer, Marketing, Marketing Manager, Network Engineer, Project Manager, Security Engineer, Solution Architect, Support Engineer, Sviluppatore, System Administrator, System Analyst, System Engineer, Virtualization Administrator
Tecnologie	Machine Learning
Lingua	Italiano

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€50.00

Dettagli

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Panoramica

Questo corso introduce le funzionalità del servizio Amazon SageMaker.

Con SageMaker, data scientist e sviluppatori possono creare e addestrare in modo rapido e semplice modelli di machine learning, quindi distribuirli direttamente in un ambiente ospitato pronto per la produzione.

Cosa Imparerai nel corso?

All’interno del corso andremo ad illustrare tutte le fasi di un processo di Machine Learning, dall’analisi e visualizzazione fino alla preparazione dei dati, con particolare enfasi sugli aspetti pratici relativi alla creazione, addestramento ed ottimizzazione del modello ed alle diverse modalità di deploy di una soluzione arrivando a parlare dell’autocaling e del come è possibile condurre un test a/b.

Struttura delle lezioni

Deep Learning Italia struttura le sue lezioni in maniera molto semplice: all’interno di ogni sezione ci sono video esplicativi, in cui il docente spiega la lezione, corredati da slides.

Il percorso di apprendimento solitamente è intervallato da test a risposta multipla che permettono di monitorare la comprensione degli argomenti di studio e si conclude con un test pratico finale nel quale verranno valutate le competenze acquisite durante il corso.

Programma

Introduzione

Introduzione (3:12)
Formulazione del problema (4:30)
Amazon SageMaker (13:09)
Demo: AWS Management Console (4:56)
SageMaker Studio (9:05)
Amazon S3 parte 1 (8:57)
Amazon S3 parte 2 (8:57)
Data Wrangle e Feature Store (26:39)
Algoritmi (13:54)
Addestramento e Valutazione (22:28)
Deploy del Modello (19:35)
Conclusioni (4:02)

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