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Découvrez SageMaker, l’ingénierie des fonctionnalités, le réglage des modèles et l’écosystème d’apprentissage automatique AWS. Soyez prêt pour l’examen!
Spécialité AWS Certified Machine Learning 2020 – Pratique!
Que vas-tu apprendre?
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À quoi s’attendre sur le Certifié AWS Examen de spécialité en apprentissage automatique
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Les algorithmes d’apprentissage automatique intégrés d’Amazon SageMaker (XGBoost, BlazingText, détection d’objets, etc.)
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Techniques d’ingénierie des caractéristiques, y compris l’imputation, les valeurs aberrantes, le regroupement et la normalisation
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Services ML de haut niveau: Comprehend, Translate, Polly, Transcribe, Lex, Rekognition, etc.
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Ingénierie des données avec S3, Glue, Kinesis et DynamoDB
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Analyse exploratoire des données avec scikit_learn, Athena, Apache Spark et EMR
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Apprentissage profond et réglage des hyperparamètres des réseaux de neurones profonds
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Réglage et opérations automatiques du modèle avec SageMaker
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Régularisation L1 et L2
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Application des meilleures pratiques de sécurité aux pipelines d’apprentissage automatique
Exigences :
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Connaissance de niveau associé des services AWS tels que EC2
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Une certaine familiarité avec l’apprentissage automatique
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Un compte AWS est nécessaire pour effectuer les exercices pratiques en laboratoire
La description :
Nerveux de passer le AWS Certified Machine Learning – Examen de spécialité (MLS-C01)? Tu devrais être! Il ne fait aucun doute qu’il s’agit de l’une des certifications AWS les plus difficiles et les plus convoitées.
Frank a passé et réussi cet examen du premier coup, et sait exactement ce qu’il vous faut pour le réussir vous-même. Rejoindre Frank dans ce cours c’est Stéphane Maarek, un expert AWS et un instructeur de certification AWS populaire sur Udemy.
Voici quelques-uns des sujets que nous aborderons:
- S3 lacs de données
- AWS La colle et colle ETL
- Kinesis flux de données, firehose et flux vidéo
- DynamoDB
- Pipelines de données, AWS Batch et fonctions Step
- En utilisant scikit_learn
- Bases de la science des données
- Athéna et Quicksight
- Elastic MapReduce (EMR)
- Apache Étincelle et MLLib
- Ingénierie des fonctionnalités (imputation, valeurs aberrantes, regroupement, transformations, codage et normalisation)
- Vérité au sol
- L’apprentissage en profondeur les bases
- Ajuster les réseaux de neurones et éviter le surajustement
- Amazone SageMaker, en profondeur
- Techniques de régularisation
- Évaluation des modèles d’apprentissage automatique (précision, rappel, F1, matrice de confusion, etc.)
- Services ML de haut niveau: Comprendre, Traduire, Polly, Transcrire, Lex, Reconnaissance, et plus
- Sécurité meilleures pratiques avec l’apprentissage automatique sur AWS
À qui s’adresse ce cours?
- Les personnes exerçant un rôle de développement ou de science des données à la recherche d’une certification en apprentissage automatique et AWS.
Created by : Sundog Education by Frank Kane, Stephane Maarek | Frank Kane Last updated : 8/2020 Language : English Size : 3.4 GB Price : 135 $
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