Makine Öğrenimi (ML) ile gerçek dünyadaki bir kullanım senaryosunu nasıl çözeceğinizi ve Amazon SageMaker'ı kullanarak eyleme dönüştürülebilir sonuçlar üretmeyi öğreneceksiniz. "Practical Data Science with Amazon SageMaker" eğitimi, bir veri kümesinin analiz edilmesi ve görselleştirilmesinden verilerin hazırlanmasına ve özellik mühendisliğine kadar Makine Öğrenimi için tipik bir veri bilimi sürecinin aşamalarını anlatır. Katılımcılar ayrıca Amazon SageMaker ile model oluşturma, eğitim, ayarlama ve dağıtımın pratik yönlerini de öğrenecekler. Gerçek hayattaki kullanım örneği, müşteri sadakat programlarına bilgi sağlamak için müşteriyi elde tutma analizini içerir
Faaliyetler
"Practical Data Science with Amazon SageMaker" eğitim sunumları, grup alıştırmalarını ve uygulamalı laboratuvarları içerir.
Bu eğitimde şunları yapmayı öğreneceksiniz:
Modül 1: Makine öğrenimine giriş
Modül 2: Veri hazırlama ve SageMaker'a giriş
Modül 3: Problem formülasyonu ve veri seti hazırlama
Modül 4: Veri analizi ve görselleştirme
Modül 5: Bir modeli eğitmek ve değerlendirmek
Modül 6: Bir modeli otomatik olarak ayarlama
Modül 7: Dağıtıma / üretime hazır olma
Modül 8: Hataların göreceli maliyeti
Modül 9: Amazon SageMaker mimarisi ve özellikleri
Sınıf eğitimlerimizi Azerbaycan ofislerimizde düzenlemekteyiz. Kurumunuza özel eğitimleri ise, dilediğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz.