AWS - Machine Learning Engineering on AWS

Machine Learning (ML) Engineering su Amazon Web Services (AWS) è un corso intermedio di 3 giorni pensato per professionisti del Machine Learning che desiderano approfondire l’ingegneria del ML su AWS. I partecipanti imparano a creare, distribuire, orchestrare e rendere operative soluzioni di Machine Learning su larga scala attraverso un equilibrio tra teoria, laboratori pratici e attività. Durante il corso, acquisiranno esperienza pratica nell’utilizzo di servizi AWS come Amazon SageMaker e strumenti di analisi come Amazon EMR per sviluppare applicazioni di Machine Learning robuste, scalabili e pronte per la produzione. Prerequisiti - Familiarità con i concetti base di Machine Learning - Conoscenza operativa del linguaggio di programmazione Python e delle principali librerie di data science come NumPy, Pandas e Scikit-learn - Comprensione di base dei concetti di cloud computing e familiarità con AWS - Esperienza con sistemi di controllo versione come Git (utile ma non obbligatoria) Cosa imparerai - Spiegare i fondamenti del Machine Learning e le sue applicazioni nel cloud AWS. - Elaborare, trasformare e ingegnerizzare i dati per attività di ML utilizzando i servizi AWS. - Selezionare algoritmi di ML e approcci di modellazione appropriati in base ai requisiti del problema e alla interpretabilità del modello. - Progettare e implementare pipeline di ML scalabili utilizzando i servizi AWS per il training, il deployment e l’orchestrazione dei modelli. - Creare pipeline automatizzate di integrazione e distribuzione continua (CI/CD) per i flussi di lavoro ML. - Discutere le misure di sicurezza appropriate per le risorse ML su AWS. - Implementare strategie di monitoraggio per i modelli ML distribuiti, incluse tecniche per rilevare il data drift. Servizi AWS - Amazon EMR - Amazon SageMaker