In diesem Kurs wird untersucht, wie die Pipeline des maschinellen Lernens (ML) verwendet werden kann, um ein reales Geschäftsproblem in einer projektbasierten Lernumgebung zu lösen. Die Kursteilnehmer lernen jede Phase der Pipeline anhand von Präsentationen und Demonstrationen des Kursleiters kennen und wenden dieses Wissen dann an, um ein Projekt zur Lösung eines von drei Geschäftsproblemen abzuschließen: Betrugserkennung, Empfehlungsmaschinen oder Flugverspätungen. Am Ende des Kurses werden die Kursteilnehmer ein ML-Modell mit Amazon SageMaker, das ihr ausgewähltes Geschäftsproblem löst, erfolgreich aufgebaut, geschult, bewertet, abgestimmt und eingesetzt haben.Kursinhalt

geeigneten ML-Ansatz für ein bestimmtes Geschäftsproblem
ML-Pipeline zur Lösung eines bestimmten Geschäftsproblems
Trainieren, Bewerten, Bereitstellen und Abstimmen eines ML-Modells mit Amazon SageMaker
Vorgehensweisen für den Entwurf skalierbarer, kostenoptimierter und sicherer ML-Pipelines in AWS

Auf die Labs haben Sie nach dem Kurs noch weitere 4 Wochen Zugriff. So können Sie Übungen wiederholen oder individuell vertiefen.