現在許多知名的雲端平台都有提供機器學習的服務,這門課是針對 AWS 平台的機器學習服務,講師在 INTEL 工作了 15 年,開發和管理了處理數百 TB 的全球工廠資料系統,透過這門課可以跟真正在業界有實務經驗的專家學習如何運用 AWS 的機器學習知識與流程。

我會學到些什麼呢?

  • 學習 AWS 機器學習演算法,預測品質評估,模型優化
  • 使用簡單安全的 API 將預測模型與你的應用程式整合
  • 在幾天內將你的想法轉變為高度可擴展的產品

需求

  • 所有教材和軟體說明都在課程講座中講解
  • 熟悉程式設計語言
  • AWS 帳號 – 如果你想實際動手做,AWS 為模型創建和預測收取少量費用
  • Pandas ,Numpy,Matplotlib 的一些基本知識將是有幫助但不是絕對需要的

說明

***新的預覽視訊:看一下幾個新啟用的預覽視訊。有關線性回歸的第 3 節和第 4 節的所有講座都可以預覽,以及第15節整合目標

注意:AWS 機器學習不是免費級別的一部分。因此,在模型上創建和運行預測時,你將被 Amazon 收取一小筆費用。對於本課程,我花了5-6美元來創建和測試所有模型。***

本課程目的在使你成為 AWS 機器學習的專家,並教你如何在幾天內將你的創意轉變為高度可擴展的產品。

資料科學專業人士面臨的最大挑戰是如何將概念驗證模型轉換為客戶可以使用的實際產品。有幾門機器學習課程教你如何在R,Python,Matlab等中建構模型。然而,將模型轉換為可擴展解決方案並與現有應用程式整合需要大量的工作和開發。你的想法和概念上真正成功取決於你多快可以將產品交付到客戶手中的時間與能力。

透過 AWS 機器學習服務,你可以輕鬆進行實驗並測試你的概念。一旦你滿意,你可以立即擴展以支援數百萬個請求。不需要分開的開發工作。

本課程主要集中在三個方面:

機器學習過程的核心是演算法本身。獲得對演算法的直覺了解,它如何找到解決方案,什麼是調整旋鈕對於在這一領域的成功職涯至關重要。那就是我們首先關注的地方。

一旦我們建立模型,我們如何知道它是好還是壞?或者如果我們想比較兩個不同的模型,我們如何決定哪一個選擇?我們將研究 AWS 提供的業界標準指標和強大的視覺化工具來評估模型的優點。

第三個方面並且是最令人興奮的模型發展部分是將預測能力置於用戶手中,驗證它們如何使用它,並確定需要改善的內容。本課程有一整節專門致力於將機器學習模型與你的應用程式整合在一起。我們將透過幾個整合與安全選項。

本課程是完全實際動手做的範例,它們使用:AWS Web Console,Python Notebook 檔案和基於AngularJS 的 Web 客戶端。你還將使用各種 AWS 提供的功能(包括Cognito),將安全性整合到練習中。

還有測驗和配套資源。

目標受眾是?

  • 本課程專為任何對機器學習和資料科學感興趣的人而設計
  • 如果你是機器學習新手,這是一個完美的課程,以自己和最快的方式學習機器學習
  • 如果你是有經驗的從業者,你將能夠深入了解 AWS 機器學習功能,並了解如何在幾天內將你的想法轉變成高度可擴展的解決方案
  • AWS認證 – 如果你正在準備認證,你將學習最佳實踐,並獲得使用AWS Cloud安全部署產品的實踐經驗

講師簡介

Chandra Lingam 資料科學家和解決方案架構師

Chandra Lingam在英特爾工作了15年,開發和管理了處理數百 TB 的全球工廠資料系統。Chandra 是 Amazon Web Services,關鍵任務系統和機器學習方面的專家。他擁有 ASU 電腦科學碩士學位和 Madurai Thiagarajar工程學院電腦科學學士學位。

Chandra 同時也是受歡迎的 iOS 教育應用程式幾何測試,Math Stripes 和 Arithmetic 的作者。


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