ساخت، آموزش، و استقرار خطوط لوله ML با استفاده از BERT

در دوره دوم تخصص عملی علم داده، شما یاد خواهید گرفت که یک کار پردازش زبان طبیعی را با ایجاد یک خط لوله یادگیری ماشینی انتها به انتها با استفاده از اجرای بسیار بهینه شده Hugging Face از پیشرفته ترین الگوریتم BERT، خودکار کنید. با آمازون SageMaker Pipelines. خط لوله شما ابتدا مجموعه داده را به ویژگی های قابل خواندن BERT تبدیل می کند و ویژگی ها را در فروشگاه ویژگی Amazon SageMaker ذخیره می کند. سپس یک مدل طبقه‌بندی متن را با استفاده از یک مدل از پیش آموزش‌دیده Hugging Face که درک زبان انسان را از میلیون‌ها سند ویکی‌پدیا آموخته است، به مجموعه داده تنظیم می‌کند. در نهایت، خط لوله شما دقت مدل را ارزیابی می کند و تنها در صورتی مدل را به کار می گیرد که دقت از یک آستانه معین فراتر رود. 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.