Descrição
Treinamento AWS SageMaker para Iniciantes | Construa 6 Projetos
Domine os Algoritmos AWS SageMaker para Aprendizado de Máquina e Automação
Aprenda como usar o AWS SageMaker, uma plataforma renomada de aprendizado de máquina e computação em nuvem, para construir modelos de IA/ML. Este curso é projetado para iniciantes e abrange diversos tópicos, como engenharia de dados, serviços AWS e aprendizado profundo. Com foco em projetos práticos, você ganhará experiência prática no uso do SageMaker para resolver problemas do mundo real. Por que escolher este treinamento AWS SageMaker para Iniciantes? Aprendizado de máquina e aprendizado profundo são os tópicos mais quentes na indústria de tecnologia, com aplicações em diversos campos, como bancos, saúde, transporte e tecnologia. A AWS é uma das plataformas de computação em nuvem ML mais amplamente utilizadas globalmente, confiada por empresas Fortune 500. O SageMaker é um serviço totalmente gerenciado dentro da AWS que permite que cientistas de dados e praticantes de IA treinem, testem e implantem modelos de IA/ML de forma rápida e eficiente. Neste curso, você aprenderá como criar modelos de IA/ML usando o AWS SageMaker. Os projetos abrangem diversos tópicos, incluindo negócios, saúde e tecnologia. Quem deve fazer este curso? Este curso é ideal para desenvolvedores iniciantes e cientistas de dados que desejam resolver problemas do mundo real usando o AWS SageMaker. É recomendado ter um entendimento básico de aprendizado de máquina, programação Python e nuvem AWS. O público-alvo inclui: - Cientistas de dados iniciantes que desejam explorar oportunidades de carreira e construir um portfólio - Consultores experientes que visam transformar negócios com IA/ML usando o SageMaker - Entusiastas apaixonados por ciência de dados e IA, buscando experiência prática com o AWS SageMaker O que você aprenderá Ao se inscrever neste curso, você dominará os seguintes tópicos:Engenharia de Dados e Engenharia de Recursos:
- Tipos de dados e principais bibliotecas Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib e Seaborn) - Distribuição de dados e técnicas de engenharia de recursos (entrada, exclusão, codificação e normalização)Serviços e Algoritmos AWS:
- Amazon SageMaker, Linear Learner (regressão/classificação), serviço de armazenamento Amazon S3, XGBoost, classificação de imagens, PCA, SageMaker Studio e aprendizado de máquina automatizadoFundamentos de Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo:
- Feedforward ANN, Redes Neurais Convolucionais (CNN), funções de ativação (sigmoide, ReLU e tangente hiperbólica), estratégias de aprendizado de máquina (supervisionado/não supervisionado), algoritmo de descida de gradiente, taxa de aprendizado, retropropagação, viés, variância, tipos de redes neurais artificiais (ANN) incluindo regularização (L1 e L2), sobreajuste, dropout, detectores de recursos, pooling, normalização em lote, desvanecimento do gradiente, matriz de confusão, precisão, recall, pontuação F1, erro quadrático médio (RMSE), aprendizado em conjunto, árvores de decisão e florestas aleatórias Projetos abordados neste curso Por meio de aprendizado baseado em projetos, você ganhará experiência prática com uma ampla gama de ferramentas de ML e DL no SageMaker: Projeto #1: Treine, teste e implemente um modelo de regressão simples usando o AWS SageMaker Linear Learner para prever salários de funcionários. Projeto #2: Treine, teste e implemente um modelo de aprendizado de máquina de regressão linear múltipla para prever prêmios de seguro médico. Projeto #3: Use a análise de regressão XGBoost para prever vendas de lojas e otimize hiperparâmetros usando a ferramenta de ajuste de hiperparâmetros do SageMaker. Projeto #4: Realize redução de dimensionalidade usando o algoritmo PCA no SageMaker e construa um modelo de classificação XGBoost para prever doenças cardiovasculares. Projeto #5: Desenvolva um modelo de classificação de sinais de trânsito usando o SageMaker e o TensorFlow. Projeto #6: Explore o SageMaker Studio Deep Dive da AWS, aprendizado de máquina automatizado e depuração de modelos. Mensagem da Equipe Ligency! - Atualização em 22/04/2021: Adicionado Estudo de Caso do AWS SageMaker Autopilot. - Atualização em 23/04/2021: Scripts de código atualizados e correção de bugs de P&R. Sinta-se à vontade para deixar qualquer pergunta ou dúvida relacionada ao curso na seção de P&R. Por favor, certifique-se de escrever suas perguntas em inglês para que possamos fornecer respostas precisas. Você está pronto para levar sua carreira para o próximo nível? Matricule-se agora e junte-se a nós nesta jornada emocionante! -Equipe LigencyEstimar frete
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