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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-amazon-aws-sagemaker/
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课程名称：机器学习与亚马逊AWS及SageMaker 课程概述： 本课程旨在教授如何利用亚马逊网络服务（AWS）和SageMaker进行机器学习。AWS 是全球最广泛使用的云平台之一，提供众多服务，覆盖计算、存储、数据库、网络、区块链、机器人、卫星等多个领域。这些服务适用于广告、营销、农业、汽车、教育、能源、政府、金融、健康、旅游和零售等多个行业。课程特别关注机器学习和人工智能领域，展示如何使用预定义的算法和云存储来完成从数据获取到最终模型创建的整个过程。 SageMaker 是亚马逊提供的服务，它允许数据科学家和数据工程师构建、训练和部署机器学习模型。课程内容主要集中在如何使用SageMaker的资源来训练机器学习模型上，提供实用的视角，使学员能够掌握构建机器学习解决方案的必要工具。 课程内容包括： - 理解AWS、S3、EC2、IAM和SageMaker的主要服务及其目的 - 使用SageMaker Studio进行Python编码，这是AWS中编写Python的主要IDE - 将SageMaker与数据存储服务S3进行整合 - 利用AWS提供的算法实施机器学习解决方案 - 使用线性回归和XGBoost解决回归和分类问题 - 利用DeepAR算法进行时间序列预测 - 使用随机切割森林算法检测异常值 - 运用主成分分析（PCA）减少数据维度 - 使用卷积神经网络对图像进行分类 - 将TensorFlow库与AWS集成 - 实现机器学习模型的部署（端点）以供外部访问 - 使用自动化机器学习工具（Autopilot）完成数据处理 课程共分为十个部分，涵盖不同的资源和算法，包含超过120节课和超过16小时的详细视频教程，每个部分均附有实践练习，确保学员能够逐步掌握课程内容。
A Amazon Web Services (AWS) é uma das plataformas de nuvem mais utilizadas do mundo, que oferece uma gama muito grande de serviços que podem ser utilizados pelas empresas. Estão disponíveis serviços nas áreas de computação, armazenamento, banco de dados, redes de computadores, blockchaim, robótica, satélite, dentre vários outros. Tais serviços podem ser utilizados nas mais diversas áreas de atuação, como por exemplo: publicidade, marketing, agricultura, setor automobilístico, educação, energia, governo, serviços financeiros, saúde, turismo e varejo. Dentro desse universo, também podem-se citar os serviços na área de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) e Inteligência Artificial, sendo possível utilizar algoritmos pré-definidos juntamente com armazenamento na nuvem para cumprir todas as etapas do processo, desde a obtenção dos dados até criação do modelo final em produção.A Amazon disponibiliza o SageMaker, que é um serviço que permite aos cientistas e engenheiros de dados construir, treinar e implantar modelos de ML para qualquer tipo de aplicação. Para levar você até essa área, neste curso você terá uma visão principalmente prática sobre como utilizar os recursos do Amazon SageMaker para treinar modelos de machine learning! Ao final você terá todas as ferramentas necessárias para construir soluções de aprendizado de máquina utilizando os recursos oferecidos pela Amazon! O curso está dividido em dez partes que abordam recursos e algoritmos diferentes. Veja abaixo alguns dos tópicos que serão implementados passo a passo:Entender a finalidade dos principais serviços da Amazon, como: AWS, S3, EC2, IAM e SageMakerCodificar em Python utilizando o SageMaker Studio, que é a principal IDE para programar em Python no AWSIntegrar o SageMaker com o serviço de armazenamento de dados S3Implementar soluções de aprendizado de máquina utilizando os algoritmos disponíveis no Amazon AWSResolver problemas de regressão e classificação utilizando o Linear Leaner e o XGBoostPrever séries temporais utilizando o algoritmo DeepAR da área de Deep LearningDetectar outliers com o algoritmo Random Cut ForestReduzir a dimensionalidade de bases de dados com PCA (Principal Component Analysis)Classificar imagens com redes neurais convolucionais, utilizando o algoritmo pré-definido no AWSIntegrar a biblioteca TensorFlow com o AWSRealizar o deploy de modelos de aprendizagem (endpoint) de máquina para acesso externoUtilizar a ferramenta autopilot de aprendizagem de máquina automática para realizar o processo completo na área de dadosTodos os códigos serão implementados passo a passo e com detalhes, inclusive com exercícios práticos ao final de cada seção. São mais de 120 aulas e mais de 16 horas de vídeos passo a passo!
