과정상세
[공인] The Machine Learning Pipeline on AWS
교재제공 중급
[공인] The Machine Learning Pipeline on AWS
과정요약
| 학습시간 | 28시간 | 난이도 | 중급 |
|---|---|---|---|
| 교육비 지원 | 고용보험 비환급 | 평가항목 | 출석률 100% |
| 수료기준 | 총점 80점 이상시 수료 | 정원 | 20 명 |
| 교재정보 | |||
과정소개
배양하는 교육과정입니다.
주어진 비즈니스 문제에 적합한 기계 학습 접근 방식 선택 및 근거 제시와 기계 학습 파이프라인을 사용하여
특정 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 익히는 데 Amazon SageMaker에서 머신 러닝 모형을 훈련, 평가, 배포 및 튜닝을 실습합니다.
AWS 기반 하에서 확장 가능하고 안전하며 비용 최적화된 머신러닝 파이프라인을 설계하기 위한 몇 가지 모범 사례 설명을 하게 되며 실습을 통하여 확인합니다.
과정 완료 후 수강생은 현업에서 실제 비즈니스 문제에 머신 러닝을 적용해 볼수 있습니다.
- 클라우드 환경에서의 사용자 역할에 따른 커리큘럼
- 다양한 실습을 통한 실무 역량 강화
💻 원활한 학습을 위해서 다음 조건이 갖춰져 있는 것이 좋습니다.
- Python에 대한 기본 지식
- AWS 클라우드 인프라(Amazon S3 및 Amazon CloudWatch)에 대한 기본적인 이해
- Jupyter 노트북 환경에서의 작업에 대한 기본적인 경험
학습목표
- 주어진 비지니스 문제에 적합한 기계 학습 접근 방식 선택 및 근거 제시, 기계 학습 파이프라인을 사용하여 특정 비지니스 문제 해결
- Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모형을 훈련, 평가, 배포 및 튜닝
- AWS에서 확장 가능하고 안전하며 비용 최적화된 기계 학습 파이프라인을 설계하기 위한 몇 가지 모범사례 학습
- 모형훈련, 알고리즘, 데이터 형식지정, 데이터 분할 및 교차 검증, 검정 및 검증 기법, 모형훈련 개념, 훈련 작업 실행
- 모형평가, 프로젝트 공유, 특성 엔지니어링 및 모형 튜닝
학습대상
- 개발자
- 솔루션스 아키텍트
- 데이터 엔지니어
- 기계 학습 경험이 거의 없더라도 Amazon SageMaker를 통해 머신 러닝 파이프라인에 대해 배우고 싶은 사람
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