Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

Machine Learning Pipeline on AWS Schulung Amazon Web Services (AWS) Schulung

Machine Learning Pipeline on AWS Schulung:
AWS: Nutzung der ML-Pipeline zur Lösung von Geschäftsproblemen

Amazon Web Services (AWS) bieten Ihrem Unternehmen die passenden Möglichkeiten der Nutzung Cloud-Architekturen zur Auslagerung von Daten, Services und der Nutzung cloudbasierter Ressourcen. AWS sind dabei Individuell anpassbar, skalierbar, sicher und hochverfügbar. Mit Hilfe von Machine Learning (ML) lassen sich an einem Lernmodell Lösungsmöglichkeiten von real existierenden Geschäftsproblemen entwickeln und erproben. Als Pipeline beschreibt man hierbei die Zusammenfassung von entsprechenden Arbeitsschritten innerhalb des Modells. Diese Machine Learning Pipeline on AWS Schulung umfasst Fachwissen und praxisorientierte Übungen, um die ML-Pipeline mit Unterstützung des AWS Machine-Learning-Services „Amazon SageMaker“ zur Entwicklung von Lösungsansätzen von unternehmerischen Problemen verwenden zu können. Ausgehend von der konkreten Definition von Geschäftsproblemen als so genannte ML-Probleme, über die Auswahl eines geeigneten ML-Ansatzes, trainieren Sie mit Amazon SageMaker wie sich ML-Modelle bewerten, optimieren und bereitstellen lassen. Ihr Trainer legt in dieser Machine Learning Pipeline on AWS Schulung entsprechend großen Wert auf praktisches Lernen, so dass Sie im Verlauf das erworbene Wissen auf ein zuvor ausgewähltes Projektbeispiel anwenden können.

Diese Machine Learning Pipeline on AWS Schulung bieten wir Ihnen auch als individuelles Machine Learning Pipeline on AWS Training vor Ort als Firmen-Seminar an.

Seminarinhalt  

Tag 1 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Einführung in maschinelles Lernen und die ML-Pipeline
    • Überblick über maschinelles Lernen, einschließlich Anwendungsfälle, Arten des maschinellen Lernens und Schlüsselkonzepte
    • Überblick über die ML-Pipeline
    • Einführung in die Kursprojekte und Vorgehensweise
  • Einführung in Amazon SageMaker
    • Einführung in Amazon SageMaker
    • Demo: Amazon SageMaker und Jupyter-Notebooks
    • Hands-on: Amazon SageMaker und Jupyter-Notizbücher
  • Problemformulierung
    • Überblick über die Problemformulierung und die Entscheidung, ob ML die richtige Lösung ist
    • Umwandlung eines Geschäftsproblems in ein ML-Problem
    • Demo: Amazon SageMaker Grundwahrheit
    • Praktische Anwendung: Amazon SageMaker Ground Truth

Tag 2 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Problemformulierung (Fortsetzung)
    • Problemformulierung üben
    • Probleme für Projekte formulieren
  • Vorverarbeitung
    • Überblick über die Datenerfassung und -integration sowie Techniken zur Datenvorverarbeitung und -visualisierung
    • Vorverarbeitung üben
    • Projektdaten vorverarbeiten und Projektfortschritt besprechen

Tag 3 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Modelltraining
    • Auswahl des richtigen Algorithmus
    • Formatierung und Aufteilung Ihrer Daten für das Training
    • Verlustfunktionen und Gradientenabstieg zur Verbesserung Ihres Modells
    • Demo: Erstellen eines Trainingsauftrags in Amazon SageMaker
  • Modellauswertung
    • Wie Sie Klassifikationsmodelle auswerten
    • Wie Sie Regressionsmodelle auswerten
    • Üben Sie das Trainieren und Auswerten von Modellen
    • Projektmodelle trainieren und auswerten, dann Ergebnisse präsentieren

Tag 4 der Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

  • Merkmalstechnik und Modellabstimmung
    • Feature-Extraktion, -Auswahl, -Erstellung und -Transformation
    • Abstimmung der Hyperparameter
    • Demo: SageMaker Hyperparameter-Optimierung
    • Üben von Feature-Engineering und Modellabstimmung
    • Anwendung von Feature-Engineering und Modelltuning auf Projekte
    • Abschließende Projektpräsentationen
  • Einsatz
    • Einsatz, Inferenz und Überwachung Ihres Modells auf Amazon SageMaker
    • Einsatz von ML am Rande
    • Demo: Erstellen eines Amazon SageMaker-Endpunkts
    • Post-Assessment
    • Nachbereitung des Kurses

Weitere Informationen  

Zielgruppe

  • Entwickler
  • Solutions Architects
  • Data Engineers
  • Jeder, der die Möglichkeiten der ML Pipeline und des Amazon SageMaker kennenlernen möchte mit keiner oder wenig Erfahrung mit Machine Learning

Voraussetzungen

  • Basiswissen in Python
  • Grundverständnis der AWS Cloud Infrastruktur (Amazon S3 und CloudWatch)
  • Verständnis der Arbeit in einer Jupyter Notebook Umgebung

Ihr Vorteil

Das Seminar wird in Kooperation mit einem AWS authorized training partner durchgeführt.

Haben Sie Fragen oder Wünsche?

Rufen Sie uns kostenlos an unter
0800 4772466


Senden Sie uns gerne eine E-Mail an beratung@incas-training.de

Termine und Preise  

Machine Learning Pipeline in AWS Schulung

Preis:
€ 2.795,00 zzgl. MwSt.
€ 3.326,05 inkl. MwSt.

Dauer:
4 Tage

PDF Download
Online-Kurs Online-Kurs    
4 Tage Machine Learning Pipeline in AWS Online-Training
  Beginn: Di 09:00 Uhr  
  Ende: Fr 17:00 Uhr  
Hannover Hannover    
4 Tage Machine Learning Pipeline in AWS
  Beginn: Di 09:00 Uhr  
  Ende: Fr 17:00 Uhr  
Hannover Hannover    
4 Tage Machine Learning Pipeline in AWS
  Beginn: Di 09:00 Uhr  
  Ende: Fr 17:00 Uhr  
Wunschtermin auf Anfrage
Sie möchten dieses Training gerne an einem anderen Termin oder Ort besuchen?

Bitte klicken Sie Ihre Wunschtermine an

* Ich habe die Datenschutzerklärung zur Kenntnis genommen und ich stimme zu, dass meine Angaben zur Kontaktaufnahme und für Rückfragen dauerhaft gespeichert werden.

Hinweis: Sie können Ihre Einwilligung jederzeit für die Zukunft per Mail an info@incas-training.de widerrufen.

 

*  Diese Felder müssen ausgefüllt sein

Organisatorisches zum Seminar   

Kategorie: Machine Learning Pipeline on AWS Aufbauseminar

Sonstiges:
Getränke, Mittagessen, Amazon Web Services (AWS)-Teilnahmezertifikat und Machine Learning Pipeline on AWS-Schulungsunterlagen sind im Preis inbegriffen

Stichworte zu dieser Machine Learning Pipeline on AWS Schulung:
AWS

Informationen zum Durchführungsort:
Krefeld Hannover Köln Online-Kurs

Machine Learning Pipeline on AWS Firmenschulung  

Die Vorteile einer Machine Learning Pipeline on AWS Firmenschulung in Ihrem Hause (InHouse Schulung) oder bei der INCAS liegen auf der Hand:

  • Teilnehmerunabhängiger Tagessatz
  • Zeitersparnis durch eine kurze und intensive Machine Learning Pipeline on AWS Schulung
  • Freie Terminwahl, auf Wunsch auch Abends oder an Wochenenden
  • Zielorientierter als eine offene Machine Learning Pipeline on AWS Schulung, da exakt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten
  • Vertraulicher, da Internes auch intern bleibt
  • Wir leihen Ihnen auf Wunsch gerne Schulungsrechner

PDF Download Firmenschulung Senden Sie mir ein unverbindliches Angebot:

Ansprechpartner

Gewünschter Machine Learning Pipeline on AWS Seminarort

  •  
  •  
  •  

* Ich habe die Datenschutzerklärung zur Kenntnis genommen und ich stimme zu, dass meine Angaben zur Kontaktaufnahme und für Rückfragen dauerhaft gespeichert werden.

Hinweis: Sie können Ihre Einwilligung jederzeit für die Zukunft per Mail an info@incas-training.de widerrufen.

Aktion  

Online Kurse - So geht's!

Das gesamte Kursprogramm der INCAS Training ist auch als Live Virtual Class (LVC) verfügbar. In [...]

Apple Certified Trainer

Alternative Amazon Web Services (AWS) Trainings 

Kontakt  

INCAS Training und Projekte GmbH & Co. KG
Europark Fichtenhain A 15
D-47807 Krefeld
Fon: 02151 366250
Freecall: 0800 4772466
Fax: 02151 3662529
E-Mail: info@incas-training.de