Ingeniero de Aprendizaje Automático Certificado por AWS - Asociado (MLA-C01): Desarrollo de Modelos de ML

Resumen

AWS tiene una amplia gama de servicios de aprendizaje automático para ayudar a las empresas a abordar problemas complejos. En este curso, AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate (MLA-C01):

Desarrollo de Modelos de ML, aprenderás a navegar por estos servicios y a seleccionar el enfoque más adecuado para tus soluciones de aprendizaje automático (ML).

Primero, explorarás los servicios administrados de ML e IA de AWS diseñados específicamente para casos de uso específicos. Luego, descubrirás algoritmos integrados para abordar desafíos de ML más complejos utilizando Amazon SageMaker.

Finalmente, aprenderás a monitorear tus modelos y a realizar ajustes durante el entrenamiento. Cuando hayas terminado este curso, tendrás las habilidades y el conocimiento de ingeniería de aprendizaje automático en AWS necesarios para aprobar este dominio del examen.

Programa de estudio

• Introducción a los Servicios de Aprendizaje Automático de AWS
Descripción general de las Ofertas de Aprendizaje Automático de AWS
Identificación de los Servicios de AWS Adecuados para Soluciones de ML
• Servicios de IA y ML Gestionados por AWS
Amazon Rekognition
Amazon Comprehend
Amazon Polly
Amazon Lex
Casos de Uso y Ejemplos
• Amazon SageMaker
Configuración del Entorno de Amazon SageMaker
SageMaker Studio y Notebooks
Algoritmos Integrados
Aprendiz Lineal
XGBoost
Agrupamiento K-Means
Optimización de Hiperparámetros
• Creación y Entrenamiento de Modelos de ML
Preparación y Procesamiento de Datos
Ingeniería de Características en AWS
Entrenamiento de Modelos en SageMaker
Entrenamiento Distribuido con SageMaker
• Evaluación y Despliegue de Modelos
Evaluación del Rendimiento del Modelo
Pruebas A/B y Validación del Modelo
Despliegue de Modelos con Endpoints de Amazon SageMaker
• Monitoreo y Mantenimiento
Monitoreo de Modelos con Amazon SageMaker Model Monitor
Automatización de Reentrenamiento y Despliegue con Pipelines
Gestión de Deriva de Modelos y Reentrenamiento
• Preparación para el Examen
Revisión de Conceptos Clave
Estrategias de Examen y Preguntas de Práctica
Recursos Adicionales para Estudio
• Conclusión y Próximos Pasos
Resumen de los Servicios de ML de AWS
Rutas de Aprendizaje Avanzadas en Aprendizaje Automático de AWS

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Enseñado por

David Blocher

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Asignaturas

Programación