Developing Machine Learning Solutions (Portuguese)

Resumen

En este curso de aprendizaje automático, aprenderás sobre el ciclo de vida del aprendizaje automático y cómo usar los servicios de AWS en todas las etapas. Además, descubrirás las diversas fuentes de modelos de aprendizaje automático y aprenderás técnicas para evaluar su rendimiento.

También comprenderás la importancia de las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) en la simplificación del desarrollo y la implementación de tus proyectos de aprendizaje automático.

• Nivel del curso:

  básico

• Duración:

  1 hora

Este curso incluye elementos interactivos, instrucciones en texto, gráficos ilustrativos y pruebas de conocimiento.

En este curso, aprenderás a:

• Describir los componentes del ciclo de vida del aprendizaje automático.
• Identificar los servicios y recursos relevantes de AWS para cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático (ML).
• Explicar los tipos de datos utilizados para entrenar modelos de inteligencia artificial (IA).
• Comprender las fuentes de los modelos de aprendizaje automático.
• Entender las métricas de rendimiento del modelo.
• Describir los métodos para usar un modelo en producción.
• Comprender los conceptos fundamentales de MLOps.

Este curso está dirigido a:

• Personas interesadas en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, independientemente del rol desempeñado

El desarrollo de soluciones de aprendizaje automático forma parte de una serie que facilita una base sobre inteligencia artificial, aprendizaje automático e IA generativa. Recomendamos que completes los dos cursos siguientes, si aún no lo has hecho:

• Fundamentos del aprendizaje automático e inteligencia artificial
• Descripción de los casos de uso y aplicaciones de la inteligencia artificial

Sección 1:

• Cómo usar este curso

Sección 2:

Introducción

• Introducción

Sección 3:

Desarrollando soluciones de ML

• Ciclo de vida del desarrollo de aprendizaje automático
• Desarrollo de soluciones de ML con Amazon SageMaker
• Fuentes de modelos de ML
• Evaluación del rendimiento de modelos de aprendizaje automático
• Implementación del modelo
• Conceptos fundamentales de MLOps
• Prueba de conocimiento

Sección 4:

Conclusión

• Recursos
• Conclusión
• Contactar

Asignaturas

united states