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SUMMARY:Practical Data Science with Amazon SageMaker (AWS-DS)
DESCRIPTION:Datenwissenschaftliche Prozesse für maschinelles Lernen für Fortgeschrittene. \nIm Rahmen dieses Kurses für Fortgeschrittene werden die Phasen eines typischen datenwissenschaftlichen Prozesses für Machine Learning erläutert. Zu diesen Phasen gehören die Analyse und Visualisierung eines Datensatzes\, die Vorbereitung der Daten und die Funktionsentwicklung sowie die praktischen Aspekte der Modellerstellung\, Schulung\, Feinabstimmung und Bereitstellung mit Amazon SageMaker. \nZielgruppe\nDieser Kurs wurde für Fortgeschrittene aus den Bereichen Developing und Data Sciene konzipiert. \nZulassungsvoraussetzungen\n\nErfahrung mit der Programmiersprache Python\nGrundlegendes Verständnis des maschinellen Lernens\n\nIhr Nutzen\nDieser Kurs beinhaltet folgende Schwerpunkte bzw. verfolgt folgende Lernziele: •Vorbereiten eines Datensatzes \n\nBewerten eines maschinellen Lernmodells\nAutomatisches Optimieren eines maschinellen Lernmodells\nVorbereiten eines Modells für maschinelles Lernen für die Produktion\nReflexion über die Ergebnisse des maschinellen Lernmodells\n\nInhalt\n\nIntroduction to Machine Learning\nIntroduction to Data Prep and SageMaker\nProblem formulation and Dataset Preparation\nData Analysis and Visualization\nTraining and Evaluating a Model\nTraining the data\nAutomatically Tune a Model\nDeployment / Production Readiness\nRelative Cost of Errors
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