👨‍💻DEV [Udemy] AWS Machine Learning, AI, SageMaker - With Python (2017)

[Odyvanchik]

[Udemy] AWS Machine Learning, AI, SageMaker - With Python (2017)

Требования

* Все материалы и инструкции по программному обеспечению рассматриваются в домашней лекции

* Знакомство с языком программирования

* Учетная запись AWS - если вы хотите попробовать практические занятия. AWS взимает небольшую сумму за создание модели и прогнозы

* Некоторые базовые знания Pandas, Numpy, Matplotlib были бы полезны, но не совсем необходимы

Описание

* NEW: Лекции SageMaker теперь в режиме онлайн. XGBoost - алгоритм Gradient Boosted Tree с углубленным изучением. XGBoost выиграл несколько конкурсов и является очень популярным алгоритмом регрессии и классификации, системами рекомендаций на основе факторизации и PCA для уменьшения размерности*

Существует несколько курсов по компьютерному обучению и ИИ. Что особенного в этом курсе?

Вот основные причины :

* Обучение на базе облачных вычислений позволяет сосредоточиться на текущих лучших практиках.

* В этом курсе вы узнаете наиболее полезные алгоритмы. Не тратьте время на просеивание через горы техник, которые находятся в дикой природе

* Служба на основе облачных вычислений очень легко интегрируется с вашим приложением и поддерживает широкий спектр языков программирования.

* Имеете ли вы небольшие данные или большие данные, эластичность облака AWS позволяет вам обрабатывать все их.

* Также нет первоначальных затрат или обязательств - платите только за то, что вам нужно, и используйте

В этом курсе вы узнаете AI и Machine Learning тремя способами:

Обучение машинам AWS

AWS Machine Learning Service предназначен для начинающих.

Вы узнаете три популярных простых для понимания линейных алгоритма с нуля

Вы получите практические знания о полном жизненном цикле - от разработки модели, измерения качества, настройки и интеграции с вашим приложением

AWS SageMaker

Следующей услугой является AWS SageMaker.

Если вам удобно кодировать Python, служба SageMaker для вас.

Вы узнаете, как развернуть свой экземпляр Jupyter Notebook в облаке AWS.

Вы получите практический опыт разработки моделей на очень мощных и популярных алгоритмах машинного обучения, таких как

* XGBoost - алгоритм ускоренного дерева с градиентом, который выиграл несколько соревнований,

* Рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов,

* Машины факторизации для высокоразмерных разреженных наборов данных, таких как данные Click Stream

* Классификаторы изображений на основе нейронной сети,

* Уменьшение размерности с помощью анализа основных компонентов

* и многое другое

Службы приложений

В разделе «Службы приложений» этого курса,

Вы узнаете о наборе предварительно подготовленных услуг, которые вы можете напрямую интегрировать с вашим приложением.

Вы приобретете практический опыт в готовом к использованию сервисе Vision для анализа изображений и видео, бесед чатов и языковых служб для перевода текста, распознавания речи и текста в речь и многое другое

Я с нетерпением жду встречи с вами в курсе.

Какова целевая аудитория?

* Этот курс предназначен для всех, кто интересуется машинным обучением и наукой о данных

* Если вы не знакомы с машинным обучением, это идеальный курс, чтобы поднять вверх и максимально быстро изучить компьютерное обучение

* Если вы опытный практик, вы получите представление о возможностях машинного обучения AWS и узнаете, как вы можете преобразовать свои идеи в высокомасштабируемое решение за считанные дни

* Сертификация AWS. Если вы готовитесь к сертификации, вы изучите передовую практику и получите практический опыт безопасного развертывания продуктов с использованием AWS Cloud



—————————————————————————

📥 СКАЧАТЬ КУРС:

Для просмотра содержимого вам необходимо Войти или Зарегистрироваться.

🔐 Хотите получить доступ?

Чтобы увидеть скрытые ссылки и ставить лайки, активируйте VIP-статус.

💎 ПОЛУЧИТЬ ДОСТУП Наш Telegram канал