Kursüberblick
In diesem Kurs für Fortgeschrittene lernen die Teilnehmer, wie sie einen realen Anwendungsfall mit maschinellem Lernen (ML) lösen und mithilfe von Amazon SageMaker umsetzbare Ergebnisse erzielen können. Dieser Kurs führt durch die Phasen eines typischen Data-Science-Prozesses für maschinelles Lernen, von der Analyse und Visualisierung eines Datensatzes über die Datenaufbereitung bis hin zum Feature Engineering. Die Teilnehmer lernen auch praktische Aspekte der Modellerstellung, des Trainings, der Abstimmung und der Bereitstellung mit Amazon SageMaker kennen. Zu den realen Anwendungsfällen gehört die Analyse der Kundenbindung, um Kundenbindungsprogramme zu entwickeln.
Zielgruppe
- Entwickler
- Datenwissenschaftler
Zertifizierungen
Empfohlenes Training für die Zertifizierung zum:
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit der Programmiersprache Python
- Grundlegendes Verständnis von Machine Learning
Kursziele
- Bereiten Sie einen Datensatz für das Training vor
- Trainieren und bewerten Sie ein Machine Learning Modell
- Automatisches Abstimmen eines Machine Learning-Modells
- Ein Machine Learning-Modell für die Produktion vorbereiten
- Kritische Betrachtung der Ergebnisse von Machine Learning-Modellen
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