Программирование [Udemy] AWS Machine Learning, AI, SageMaker - With Python (2017)

[RoBot]

[Udemy] AWS Machine Learning, AI, SageMaker - With Python (2017)

Требования

Все материалы и инструкции по программному обеспечению рассматриваются в домашней лекции
Знакомство с языком программирования
Учетная запись AWS - если вы хотите попробовать практические занятия. AWS взимает небольшую сумму за создание модели и прогнозы
Некоторые базовые знания Pandas, Numpy, Matplotlib были бы полезны, но не совсем необходимы

Описание

*** NEW: Лекции SageMaker теперь в режиме онлайн. XGBoost - алгоритм Gradient Boosted Tree с углубленным изучением. XGBoost выиграл несколько конкурсов и является очень популярным алгоритмом регрессии и классификации, системами рекомендаций на основе факторизации и PCA для уменьшения размерности ***

Существует несколько курсов по компьютерному обучению и ИИ. Что особенного в этом курсе?

Вот основные причины :

Обучение на базе облачных вычислений позволяет сосредоточиться на текущих лучших практиках.
В этом курсе вы узнаете наиболее полезные алгоритмы. Не тратьте время на просеивание через горы техник, которые находятся в дикой природе
Служба на основе облачных вычислений очень легко интегрируется с вашим приложением и поддерживает широкий спектр языков программирования.
Имеете ли вы небольшие данные или большие данные, эластичность облака AWS позволяет вам обрабатывать все их.
Также нет первоначальных затрат или обязательств - платите только за то, что вам нужно, и используйте
В этом курсе вы узнаете AI и Machine Learning тремя способами:

Обучение машинам AWS

AWS Machine Learning Service предназначен для начинающих.

Вы узнаете три популярных простых для понимания линейных алгоритма с нуля

Вы получите практические знания о полном жизненном цикле - от разработки модели, измерения качества, настройки и интеграции с вашим приложением

AWS SageMaker

Следующей услугой является AWS SageMaker.

Если вам удобно кодировать Python, служба SageMaker для вас.

Вы узнаете, как развернуть свой экземпляр Jupyter Notebook в облаке AWS.

Вы получите практический опыт разработки моделей на очень мощных и популярных алгоритмах машинного обучения, таких как

XGBoost - алгоритм ускоренного дерева с градиентом, который выиграл несколько соревнований,
Рекуррентные нейронные сети для прогнозирования временных рядов,
Машины факторизации для высокоразмерных разреженных наборов данных, таких как данные Click Stream
Классификаторы изображений на основе нейронной сети,
Уменьшение размерности с помощью анализа основных компонентов
и многое другое
Службы приложений

В разделе «Службы приложений» этого курса,

Вы узнаете о наборе предварительно подготовленных услуг, которые вы можете напрямую интегрировать с вашим приложением.

Вы приобретете практический опыт в готовом к использованию сервисе Vision для анализа изображений и видео, бесед чатов и языковых служб для перевода текста, распознавания речи и текста в речь и многое другое

Я с нетерпением жду встречи с вами в курсе.

Какова целевая аудитория?

Этот курс предназначен для всех, кто интересуется машинным обучением и наукой о данных
Если вы не знакомы с машинным обучением, это идеальный курс, чтобы поднять вверх и максимально быстро изучить компьютерное обучение
Если вы опытный практик, вы получите представление о возможностях машинного обучения AWS и узнаете, как вы можете преобразовать свои идеи в высокомасштабируемое решение за считанные дни
Сертификация AWS. Если вы готовитесь к сертификации, вы изучите передовую практику и получите практический опыт безопасного развертывания продуктов с использованием AWS Cloud
Продажник:

Скачать: