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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/best-aws-sagemaker/
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课程名称：【한글자막】 초보자를 위한 AWS SageMaker 실습 6개 프로젝트 구축하기 课程概述： 本课程是为初学者设计的AWS SageMaker实践讲座，通过六个实用项目让学员深入了解数据工程、AWS服务、机器学习和深度学习。当前，机器学习和深度学习在技术领域备受关注，各行各业（如银行、医疗、运输和技术等）纷纷采用这些技术。AWS被认为是全球最广泛使用的机器学习云计算平台之一，许多财富500强企业在此平台上运营。 AWS SageMaker是一个完全托管的服务，旨在帮助数据科学家和AI从业者快速高效地训练、测试和实施AI/ML模型。课程将讲解如何使用AWS SageMaker构建AI/ML模型，涉及商业、医疗和技术等多个主题，适合那些希望解决现实问题的初学开发者和数据科学家。学员应具备基本的机器学习、Python编程和AWS云的知识。 课程对象： - 渴望开创职业生涯并建立个人作品集的初学数据科学家 - 希望通过使用SageMaker进行AI/ML转变业务的有经验顾问 - 对数据科学与AI充满热情，或希望获得AWS SageMaker实际经验者 实践内容： 学员将通过实操掌握以下主题： 1. 数据工程及特征工程 2. AI/ML模型选择 3. 针对商业问题选择合适的AWS SageMaker算法 4. AI/ML模型构建、训练与部署 5. 模型优化及超参数调整 课程将涵盖数据工程、AWS服务与算法、机器学习/深度学习基础等多种内容，包括： - 数据工程：数据类型、主要Python库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib和Seaborn）、数据分布及特征工程 - AWS服务与算法：Amazon SageMaker、线性学习机（回归/分类）、Amazon S3存储服务、梯度提升树（XGBoost）、图像分类、主成分分析（PCA）、SageMaker Studio和自动化机器学习 - 机器学习与深度学习基础：前馈人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、激活函数、学习策略、梯度下降算法等 六个实践项目： 1. 使用AWS SageMaker线性学习机预测员工薪资的回归模型。 2. 学习、测试并实现多元线性回归机器学习模型以预测医疗保险费用。 3. 使用XGBoost进行回归分析，预测商店销售额，并优化超参数。 4. 使用PCA算法进行降维，构建可预测心血管疾病的XGBoost分类模型。 5. 利用SageMaker与TensorFlow开发交通标志分类模型。 6. 深入了解AWS SageMaker Studio，自动化机器学习，模型调试。 更新内容： - 2021年4月22日，新增AWS SageMaker AutoPilot案例研究。 - 2021年4月23日，对代码脚本及问答环节进行了更新。 欢迎对课程内容有疑问的学员在问答区留言（请使用英语以便得到回复）。准备好提升自己的职业技能了吗？立即注册课程，期待在课堂上与你见面！- Ligency团队
초보자를 위한 AWS SageMaker 실습 강의!데이터 엔지니어링 및 AWS 서비스, 머신러닝, 딥러닝을 한 강의에서 배워보세요!6개의 실습 위주 프로젝트 포함!초보자를 위한 AWS SageMaker 실습 강의를 선택해야 하는 이유기술 분야에서 가장 화두는 머신러닝과 딥 러닝입니다! 은행, 의료, 운송, 기술에 이르기까지 다양한 분야에서 머신러닝과 딥러닝을 채택하고 있습니다.AWS는 전 세계적으로 가장 널리 사용되는 머신러닝, ML 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 중 하나입니다. Fortune지 선정 500대 기업 중 일부는 AWS로 비즈니스를 운영하고 있습니다.SageMaker는 데이터 과학자와 AI 실무자가 빠르고 효율적으로 AI/ML 모델을 학습 , 테스트, 구현할 수 있도록 하는 AWS 내 완전 관리형 서비스입니다.이 강의에서는 AWS SageMaker를 사용하여 AI/ML 모델을 만드는 방법을 배웁니다. 프로젝트에서는 비즈니스, 의료 및 기술 등 다양한 주제를 다룹니다.이 강의는 AWS SageMaker에 대한 기초 이해를 바탕으로 현실 문제를 해결하고자 하는 초보 개발자와 데이터 과학자를 대상으로 합니다. 머신러닝, 파이썬 프로그래밍 및 AWS 클라우드에 대한 기본 지식을 갖고 있는 분이면 좋습니다. 다음은 이 강의의 대상 수강생입니다:진로를 개척하고 포트폴리오를 만들고자 하는 초보 데이터 과학자SageMaker를 사용한 AI/ML로 비즈니스 변혁을 꾀하는 베테랑 컨설턴트데이터 사이언스 & AI에 대한 열정이 가득한 분 혹은 AWS SageMaker를 사용하여 실무 경험을 쌓고자 하는 분초보자를 위한 AWS SageMaker 실습 강의는 아래와 같이 진행 됩니다실습을 통해 다음과 같은 주제를 마스터 할 수 있습니다:(1) 데이터 엔지니어링 및 피처 엔지니어링,(2) AI/ML 모델 선택,(3) 비즈니스 문제 해결을 위한 적절한 AWS SageMaker 알고리즘 선택,(4) AI/ML 모델 구축, 학습 및 배치,(5) 모델 최적화 및 하이퍼 파라미터 조정이 강의에서는 데이터 엔지니어링, AWS 서비스 및 알고리즘, 머신/딥 러닝 기초와 같은 다양한 주제를 실무적으로 다룹니다:데이터 엔지니어링: 데이터 타입, 주요 파이썬 라이브러리(판다스, 넘파이, 사이킷런, 맷플롯립 및 씨본), 데이터 분배 및 피처 엔지니어링(인풋, 비우기, 인코딩 및 정규화)AWS 서비스 및 알고리즘: 아마존 SageMaker, 선형 학습기(회귀/분류), 아마존 S3 스토리지 서비스, 그래디언트 부스트 트리(XG부스트), 이미지 분류, PCA, SageMaker 스튜디오 및 자동화 머신러닝머신러닝 및 딥러닝 기초: 피드포워드 ANN, 컨볼루션 신경망(CNN), 활성화 함수(시그마이드, RELU 및 쌍곡선 접선), 머신러닝 학습 전략(감독/비감독), 그래디언트 강하 알고리즘, 학습 속도, 역전파, 편향, 편향, 분산, 정규화(L1 및 L2) 등의 인공 신경망(ANN) 유형, 과대 적합, 드롭아웃, 특징 검출기, 풀링, 배치 정규화, 소멸 그래디언트, 오차 행렬, 정밀도, 재현율, F1-점수, 루트 평균 제곱 오차(RMSE), 앙상블 학습, 의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트실습 위주 프로젝트를 통해 SageMaker의 광범위한 ML 및 DL 도구를 배울 수 있습니다:프로젝트 #1: AWS SageMaker 선형 학습기를 사용하여 직원의 급여를 예측하는 간단한 회귀 모델 훈련, 테스트 및 구현합니다.프로젝트 #2: 의료 보험료를 예측하기 위해 다중 선형 회귀 머신러닝 모델을 학습, 테스트 및 구현합니다.프로젝트 #3: XG부스트 회귀 분석을 사용하여 가게 매출을 예측하고 SageMaker 하이퍼 파라미터 조정 툴을 사용하여 하이퍼 파라미터를 최적화하는 모델을 학습, 테스트 및 구현합니다.프로젝트 #4: SageMaker에 있는 PCA 알고리즘을 사용하여 차원 축소를 수행하고 심혈관 질환을 예측할 수 있는 XG부스트 분류 모델을 구축합니다.프로젝트 #5: Sagmaker와 Tensorflow를 사용하여 교통 표지 분류 모델을 개발합니다.프로젝트 #6: AWS SageMaker 스튜디오 딥다이브, 자동화 머신러닝, 모델 디버깅Ligency Team의 한마디!# 22/04/2021 업데이트 - AWS SageMaker 오토파일럿 케이스 스터디를 추가했습니다.# 23/04/2021 업데이트 - 코드 스트립트 및 Q & A 버그가 업데이트 되었습니다.강의를 들으시고 강의와 관련하여 궁금하신 점은 무엇이든 Q & A에 남기실 수 있지만, 꼭 영어로 남겨주세요. 그래야 답변을 드릴 수 있습니다:)이제 경력을 한 단계 더 끌어올릴 준비가 되셨습니까? 지금 등록하십시오!지금 바로 강의에 등록하세요! 강의에서 뵙기를 기대하고 있겠습니다.-Ligency Team
