در اولین دوره تخصصی تخصصی علم داده های عملی، مفاهیم اساسی برای تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA)، یادگیری ماشین خودکار (AutoML) و الگوریتم های طبقه بندی متن را خواهید آموخت. با Amazon SageMaker Clarify و Amazon SageMaker Data Wrangler، یک مجموعه داده را برای سوگیری آماری تجزیه و تحلیل می‌کنید، مجموعه داده را به ویژگی‌های قابل خواندن ماشین تبدیل می‌کنید و مهم‌ترین ویژگی‌ها را برای آموزش یک طبقه‌بندی متن چند کلاسه انتخاب می‌کنید. سپس یادگیری ماشین خودکار (AutoML) را برای آموزش خودکار، تنظیم و استقرار بهترین الگوریتم طبقه بندی متن برای مجموعه داده داده شده با استفاده از Amazon SageMaker Autopilot انجام خواهید داد. در مرحله بعد، شما با Amazon SageMaker BlazingText، یک پیاده سازی بسیار بهینه و مقیاس پذیر از الگوریتم محبوب FastText، برای آموزش یک طبقه بندی متن با کد بسیار کمی کار خواهید کرد. علم داده های عملی برای مدیریت مجموعه داده های عظیمی طراحی شده است که در سخت افزار محلی شما مناسب نیستند و می توانند از منابع متعدد نشات گرفته باشند. یکی از بزرگترین مزایای توسعه و اجرای پروژه‌های علم داده در فضای ابری، چابکی و انعطاف‌پذیری است که ابر برای افزایش و کاهش با حداقل هزینه ارائه می‌دهد. تخصص عملی علم داده به شما کمک می کند تا مهارت های عملی را برای به کارگیری مؤثر پروژه های علم داده خود و غلبه بر چالش ها در هر مرحله از گردش کار ML با استفاده از Amazon SageMaker توسعه دهید. این تخصص برای توسعه دهندگان، دانشمندان و تحلیلگران متمرکز بر داده طراحی شده است که با زبان های برنامه نویسی Python و SQL آشنا هستند و می خواهند یاد بگیرند که چگونه خطوط لوله ML مقیاس پذیر و سرتاسر مقیاس پذیر را بیاموزند - هم خودکار و هم انسانی. -the-loop - در ابر AWS.

در این دوره، نحوه حل مشکلات تجاری با یادگیری ماشینی، بدون نیاز به کدنویسی را خواهید یافت. شما Amazon SageMaker Canvas را کاوش خواهید کرد، یک رابط بصری نقطه و کلیک که به شما امکان می دهد پیش بینی های دقیق ML را بدون نیاز به تجربه یادگیری ماشینی یا نیاز به نوشتن یک خط کد ایجاد کنید. در پایان دوره، شما از درک نحوه تصمیم گیری بهتر تجاری با استفاده از یادگیری ماشین بدون کد خارج خواهید شد.

پروژه های یادگیری ماشینی (ML) می تواند پیچیده، خسته کننده و زمان بر باشد. AWS و NVIDIA این چالش را با قابلیت‌های سریع، مؤثر و آسان برای پروژه ML شما حل می‌کنند. این دوره برای پزشکان ML، از جمله دانشمندان داده و توسعه دهندگان، که دانش کاری در مورد گردش کار یادگیری ماشین دارند، طراحی شده است. در این دوره، شما تجربه عملی در ساخت، آموزش و استقرار مدل‌های یادگیری ماشینی مقیاس‌پذیر با نمونه‌های Amazon SageMaker و Amazon EC2 که توسط پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA ارائه می‌شوند، به دست خواهید آورد. Amazon SageMaker به دانشمندان و توسعه دهندگان داده کمک می کند تا با گردآوری مجموعه گسترده ای از قابلیت های ساخته شده برای ML، مدل های ML با کیفیت بالا را به سرعت آماده، بسازند، آموزش دهند و به کار گیرند. نمونه‌های آمازون EC2 که توسط پردازنده‌های گرافیکی NVIDIA به همراه نرم‌افزار NVIDIA ارائه می‌شوند، نمونه‌های بهینه‌شده برای GPU با کارایی بالا را در فضای ابری برای آموزش مدل کارآمد و میزبانی استنتاج مدل مقرون‌به‌صرفه ارائه می‌کنند. در این دوره ابتدا مروری بر پردازنده های گرافیکی Amazon SageMaker و NVIDIA خواهید داشت. سپس، با اجرای یک نمونه نوت بوک آمازون SageMaker مجهز به GPU، به کار عملی دست خواهید یافت. سپس یاد خواهید گرفت که چگونه یک مجموعه داده برای آموزش مدل آماده کنید، یک مدل بسازید، آموزش مدل را اجرا کنید، و مدل ML را به کار بگیرید و بهینه کنید. همچنین به صورت عملی یاد خواهید گرفت که چگونه این گردش کار را برای موارد استفاده بینایی کامپیوتر (CV) و پردازش زبان طبیعی (NLP) اعمال کنید. پس از اتمام این دوره، می‌توانید گردش‌های کاری ML را با شتاب GPU در آمازون SageMaker بسازید، آموزش دهید، مستقر کنید و بهینه‌سازی کنید و خدمات کلیدی Amazon SageMaker را که برای کارهای بینایی کامپیوتر و NLP ML قابل اجرا هستند، درک کنید.