[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

Продажник:

Скачать: